公司金融面板数据ols回归

① 请问面板数据回归分析用三年数据够吗有权威的说法吗

可以阿，通常来说混合数据分为两种，一是pool，二是panel
pool是横截面数据少而时间期较多；而panel正相反，时间期较短。
所以3年用panel做是可以的。

② 如何为面板数据分组进行回归

1、首先，在单元格里输入要回归的数据

2、选择“插入”——散点图，选择自己想要的散点图

3、做散点图，在点上右击，添加趋势线

4、进入“趋势线”选项，选择显示公式和显示R平方值，就出现了回归方程，这样就能较粗略的得出系数和截距

③ 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：

Model SS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
Model df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
Resial SS 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
Total SS 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：

Number of obs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。
Adj R-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。
Root MSE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%conf interval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。

④ 对面板数据进行回归很难吗

不难
使用SPSSAU进行面板数据回归，分析步骤如下：
一、数据格式；二、模型识别：面板数据进行回归影响关系研究时，即称为面板模型（面板回归）。一般情况下，面板模型可分为三种类型，分别是FE模型（固定效应模型），POOL模型(混合估计模型)和RE模型（随机效应模型）。三、SPSSAU操作：研究4个自变量对于因变量GDP的影响，并且需要标识出面板数据，分别将地区和日期放入对应的‘个体ID’和‘时间’框中。

⑤ 面板数据能用最小二乘法吗

是可以的 OLS回归与面板数据回归普通最小二乘法要求样本之间相互独立。 而面板数据不满足这个要求，比如研究涉及全国各省的变量，各省之间的经济变量存在相互依赖，存在同时上升或下降的趋势，此时，OLS回归结果会出现偏误。 采用面板数据则可以很好地控制省份变量时间序列方法与面板数据回归由于样本变量的各年份之间也存在相互依赖，所以选择时间序列的方法和面板数据回归都是可以的。 面板数据回归的特点是能得到变量的确切参数（其参数也是有意义的，这一点与OLS相同），而时间序列方法在存在多重差分时只能获得变量的因果关系或脉冲响应（复杂、相互勾连的方程参数则失去意义）。 正因为面板数据所具有的独特优势，许多模型从截面数据扩展到面板数据框架下。

⑥ ols回归和线性回归的区别

ols回归和线性回归的区别：含义不同，概念不同。

一、含义不同：

线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一，应用十分广泛。回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（因变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。

二、概念不同：

在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。

在线性回归中

数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。

不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。

⑦ 金融面板数据分析方法有哪些

LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。
单位根检验可以分析数据的平稳性，按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性，为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。

⑧ 如何为面板数据分组进行回归

不一定，首先变量提示由于共线性被剔除有两种原因，一种是正常的，不用管，一种是不正常的，需要处理，不过总的来说无论你是否处理，它都不会进入回归（stata会自动忽略），要处理的都是你的模型假设。 正常的，就是说例如这样：我们假设我们分析的群体是51~80岁的，我们想把年龄分成三组，变量1是虚拟变量代表在50~60岁间（是=1，否=0），变量2是虚拟变量代表在61~70岁间，变量3是虚拟变量代表在71~80岁间。那么当你回归时加入这三个虚拟变量控制年龄的时候，因为这三个变量的和一定为1（共线性），所以系统会自动忽略其中一个，但是这个时候你不用在模型中删除那个被忽略的变量，因为这是正常的，这代表那个变量被自动选为基准组。我们在解释其他组的变量的系数上，也是解释为“相对于被忽略的那个基准组，这个变量所代表的组如何影响因变量，这个组是有平均比起基准组更多还是更少的因变量“。 不正常的，就是说明明不是分组的虚拟变量，但也有共线性。比如说可能是这样，你想看丈夫和妻子的年龄差，然后又希望控制丈夫和妻子的年龄，这时由于（年龄差=年龄相减）产生了共线性，这说明你的模型本身就设定失误，我们只需要控制丈夫的年龄就可以达到都控制的效果。 也可能是这样：你想看”是否退休“对因变量的影响，但是因为你的样本比较窄，比如是”20~50“岁的样本，导致所有人都没有退休，”是否退休“变量对所有人都是0（没退休），所以被忽略掉，这时就意味着你的样本不支持做你想要的模型，此时也只得删掉这个变量了。

⑨ 如何用stata对面板数据做ols回归

用xtreg命令来实现
前提是要把数据导入stata
面板数据我用stata做多啦

⑩ 面板数据回归后，稳健性检验一定要做吗怎么做

面板数据抄回归后，稳健性检验一定要做。

稳健性检验的方法：

从数据出发，根据不同的标准调整分类，检验结果是否依然显著；从变量出发，从其他的变量替换，如：公司size可以用totalassets衡量，也可以用totalsales衡量从计量方法出发，可以用OLS，FIXEFFECT，GMM等来回归，看结果是否依然robust。

(10)公司金融面板数据ols回归扩展阅读：

稳健性检验考察的是评价方法和指标解释能力的强壮性，也就是当改变某些参数时，评价方法和指标是否仍然对评价结果保持一个比较一致、稳定的解释。

通俗些，就是改变某个特定的参数，进行重复的实验，来观察实证结果是否随着参数设定的改变而发生变化，如果改变参数设定以后，结果发现符号和显著性发生了改变，说明不是稳健性的，需要寻找问题的所在。