今天给各位分享面板数据的计量经济分析的知识，其中也会对面板数据计量经济分析课件进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
计量经济分析高手请指教。stata面板数据线性回归结果的解读。
你这是用面板数据固定效应进行回归
三个自变量中，cr5和cr10回归结果是显著的，因为他们P值小于0.05
其中cr5和因变量负相关，cr10和因变量正相关
面板数据回归分析结果看不懂!!
我给你解读一份stata的回归表格吧，应该有标准表格的所有内容了，因为你没有给范例，……不过我们考试基本就是考stata或者eview的输出表格，它们是类似的。
X变量：教育年限
Y变量：儿女数目
各个系数的含义：
左上列：
ModelSS是指计量上的SSE，是y估计值减去y均值平方后加总，表示的是模型的差异
Modeldf是模型的自由度，一般就是指解释变量X的个数，这里只有一个
ResidualSS和df分别是残差平方和以及残差自由度N-K-1（此处K=1）=17565
TotalSS和df分别是y的差异（y减去y均值平方后加总）以及其自由度N-1=17566
MS都是对应的SS除以df，表示单位的差异
右上列：
Numberofobs是观测值的数目N，这里意味着有17567个观测值
F是F估计值，它是对回归中所有系数的联合检验（H0：X1=X2=…=0），这里因为只有一个X，所以恰好是t的平方。这里F值很大，因此回归十分显著。
Prob>F是指5%单边F检验对应的P值，P=0意味着很容易否定H0假设，回归显著。
R-squared是SSE/SST的值，它的意义是全部的差异有多少能被模型解释，这里R-squared有0.0855，说明模型的解释度还是可以的。
AdjR-squared是调整的R-squared，它等于1-（n-1）SSR/（n-k-1）SST，它的目的是为了剔除当加入更多X解释变量时，R-squared的必然上升趋势，从而在多元回归中更好的看出模型的解释力，但是本回归是一元的，这个值没有太大意义。
RootMSE是RMS的开方，是单位残差平方和的一种表现形式。
下列：
Coef分别出示了X变量schooling的系数和常数项的值，其含义是，如果一个人没有受过教育，我们预测会平均生育3个子女，当其他因素不变时，一个人每多受一年教育，我们预测其将会少生0.096个孩子。X变量的coef并不大，因此其实际（也叫经济）显著性并不太高。
Std.err则是估计系数和常数项的标准差。一般我们认为，标准差越小，估计值越集中、精确。
t是t估计值，它用于检验统计显著性，t值较大，因此回归是显著的。
P>abs(t)项是5%双边t检验对应的P值，P=0意味着很容易否定H0假设，统计显著。
95%confinterval项是95%的置信区间，它是x变量的系数（或常数项）分别加减1.96*SE，这是说，有95%的可能性，系数的真值落在这个区域。
计量经济学:合并数据和面板数据的区别
一、数据特点不同
1、面板数据是将“截面数据”和“时间序列数据”综合起来的一种数据类型。具有“横截面”和“时间序列”两个维度，当这类数据按两个维度进行排列时，数据都排在一个平面上，与排在一条线上的一维数据有着明显的不同，整个表格像是一个面板。
2、合并数据是把在不同数据源的数据收集、整理、清洗，转换后加载到一个新的数据源。
二、数据含义不同
1、面板数据是截面上个体在不同时间点的重复测量数据。
2、合并数据是数据收集、整理的一个过程数据。
三、数据分析方法不同
1、面板数据在分析时,多用面板数据模型，它可以用于分析各样本在时间序列上组成的数据的特征,它能够综合利用样本信息，通过模型中的参数,既可以分析个体之间的差异情况，又可以描述个体的动态变化特征。
2、合并数据是数据整理、整合成统一格式的过程，以便为下一步分析做基础，分析方法可以根据数据的特点进行。
参考资料：
百度百科——面板数据
百度百科——合并数据（数据整合）
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。