b*h
2 楼
手头几本书介绍panel data的时候都特别声明是short panel (a large cross section of individuals observed for a few time periods: N >> T)，我要用的数据虽然是firm-level的微观数据，但T >> N，并且有些变量存在seasonality和long-run trend。请问有什么特殊问题需要注意的？有没有分析类似数据的paper？以前没怎么做过empirical project，还请高手指教，多谢！
D*z
3 楼
不知道你那款，我家的是用之前先把底线勾上来，确认底线是上来 才开始踩
f*n
4 楼
如果T很大，并且比N大很多，那么其实可以直接用每个公司的数据做回归，没有必要用
面板数据的模型。当然还是有一些特例。比如你想估计long-run average
coefficients的时候，可以用面板数据的模型。
在T很大的时候，应该考虑数据在时间序列方面的特征。比如说是否是stationary,
trend是deterministic trend或是stochastic trend.
seasonality 的话可以试试先用dummy variable来处理数据。一般来说，如果数据里有
trend, seasonality, calendar effect之类的话，你得先filter一下。
section of individuals observed for a few time periods: N >> T)，我要用的数
据虽然是firm-level的微观数据，但T >> N，并且有些变量存在seasonality和long-
run trend。请问有什么特殊问题需要注意的？有没有分析类似数据的paper？以前没怎
么做过empirical project，还请高手指教
【在 b*****h 的大作中提到】
: 手头几本书介绍panel data的时候都特别声明是short panel (a large cross section of individuals observed for a few time periods: N >> T)，我要用的数据虽然是firm-level的微观数据，但T >> N，并且有些变量存在seasonality和long-run trend。请问有什么特殊问题需要注意的？有没有分析类似数据的paper？以前没怎么做过empirical project，还请高手指教，多谢！
面板数据的模型。当然还是有一些特例。比如你想估计long-run average
coefficients的时候，可以用面板数据的模型。
在T很大的时候，应该考虑数据在时间序列方面的特征。比如说是否是stationary,
trend是deterministic trend或是stochastic trend.
seasonality 的话可以试试先用dummy variable来处理数据。一般来说，如果数据里有
trend, seasonality, calendar effect之类的话，你得先filter一下。
section of individuals observed for a few time periods: N >> T)，我要用的数
据虽然是firm-level的微观数据，但T >> N，并且有些变量存在seasonality和long-
run trend。请问有什么特殊问题需要注意的？有没有分析类似数据的paper？以前没怎
么做过empirical project，还请高手指教
【在 b*****h 的大作中提到】
: 手头几本书介绍panel data的时候都特别声明是short panel (a large cross section of individuals observed for a few time periods: N >> T)，我要用的数据虽然是firm-level的微观数据，但T >> N，并且有些变量存在seasonality和long-run trend。请问有什么特殊问题需要注意的？有没有分析类似数据的paper？以前没怎么做过empirical project，还请高手指教，多谢！
D*z
5 楼
不知道你那款，我家的是用之前先把底线勾上来，确认底线是上来 才开始踩
D*z
6 楼
不知道你那款，我家的是用之前先把底线勾上来，确认底线是上来 才开始踩
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