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面板数据分析（什么叫面板数据分析
面板数据，即PanelData，也叫“平行数据”，是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。或者说他是一个m*n的数据矩阵，记载的是n个时间节点上，m个对象的某一数据指标。其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把paneldata译作“面板数据”。但是,如果从其内在含义上讲,把paneldata译为“时间序列—截面数据”更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数据”或“TS-CS数据（TimeSeries-CrossSection”。如城市名：北京上海重庆天津的GDP分别为（单位亿元。这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。如：各年的北京市GDP分别为（单位亿元。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。如各年中国所有直辖市的GDP分别为：北京市分别为；上海市分别为；天津市分别为；重庆市分别为（单位亿元。这就是面板数据照相机(爱找吧苹果型号查询)。面板数据是按照英文的直译，也有人将Paneldata翻译成综列数据平行数据等。由于国内没有统一的说法，因此直接使用Paneldata这种英文说法应该更准确一些。说面板数据也是比较通用的，但是面板数据并不能从名称上反映出该种数据的实际意义，故很多研究者不愿使用。面板数据分析方法是最近几十年来发展起来的新的统计方法，面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰,能够提供更多的信息更多的变化更少共线性更多的自由度和更高的估计效率，而面板数据的单位根检验和协整分析是当前最前沿的领域之一。面板数据的单位根检验的方法主要有Levin,LinandCHU()提出的LL
C检验方法。Im,Pesearn,Shin()提出的IPS检验,Maddala和Wu()，Choi（提出的ADF和PP检验等。面板数据的协整检验的方法主要有Pedroni(，)和Kao()提出的检验方法，这两种检验方法的原假设均为不存在协整关系，从面板数据中得到残差统计量进行检验。Luciano()中运用MonteCarlo模拟对协整检验的几种方法进行比较，说明在T较小（大时，Kao检验比Pedroni检验更高（低的功效。.指标选取和数据来源经济增长：本文使用地区生产总值，以年为基期，根据各地区生产总值指数折算成实际，单位：亿元。能源消费：考虑到近年来我国能源消费总量中，煤炭和石油供需存在着明显低估，而电力消费数据相当准确。因此使用电力消费更能准确反映能源消费与经济增长之间的内在联系（林伯强，。所以本文使用各地区电力消费量作为能源消费量，单位：亿千瓦小时。环境污染：污染物以气休液体固体形态存在，本文选取工业废水排放量作为环境污染的量化指标，单位：万吨。本文采用-年全国个省（直辖市，自治区的地区生产总值电力消费量和工业废水排放量的数据构建面板数据集。个省（直辖市，自治区包括北京天津河北辽宁上海江苏浙江福建山东广东山西内蒙古吉林黑龙江安徽江西河南湖北湖南海南广西重庆四川贵州云南陕西西藏甘肃青海宁夏新疆，由于西藏数据不全故不包括在内。数据来源于《中国统计年鉴-》。为了消除变量间可能存在的异方差，本文先对地区生产总值地区电力消费量和工业废水排放量进行自然对数变换。
如何用spss做面板数据分析，具体步骤是什么
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