原标题：短面板数据学习手册(固定效果和随机效果等的总结) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。
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一.静态面板数据操作
(一)数据处理
输入数据
use 'E:statadataFDI.dta '，clear
tsset code year此命令将数据定义为“面板”
xtdes这个命令是理解面板的数据结构
summarizelngdplnfdilnielnexlnimlncilngp
各变量的说明性统计(统计分析) ) ) ) )。
扩展命令：
gen lag_y=L.y生成延迟了一个周期的新变量
gen F_y=F.y生成先行项的新变量
gen D_y=D.y生成一阶差分的新变量
gen D2_y=D2.y生成二阶差分的新变量
2 .静态(短)面板数据固定效果总结
固定效果篇
主要包括混合效应VS固定效应、LSDV方法、双向固定效应等
1、验证个体效应(混合效应还是固定效应)原假设：使用OLS混合模型) )。
xtreglngdplnfdilnielnexlnimlncilngp，fe
这里，选项fe显示我们采用了固定效果模型，标题部分的前两行显示了模型的推定方法、接口变量的名称(id )、用于推定的样本数和个体数。 第3行到第5行表示模型的适合性、组内、组间、样本整体的3个等级。 通常，关注组内(within )，第6行和第7行分别显示了对模型中所有非常变量执行联合检验得到的f统计量及其相应的p值，可见整个参数相当显著。 必须注意的是，表中最后一个矩阵显示了验证固定效果是否显著的f统计量和对应的p值。 很明显，在这个例子中固定效果非常明显。
固定效应模型中，回归结果最后一行报告的f统计量是验证所有个体效应整体显著。 在我们的例子中发现f统计量的概率为0.0000，检测结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。
xtreglngdplnfdilnielnexlnimlncilngp，fe r
xtreglngdplnfdilnielnexlnimlncilngp，fe r
中选择所需的族
xtreglngdplnfdilnielnexlnimlncilngp，Fe VCE (群集id ) )。
2、固定效应LSDV法
reglngdplnfdilnielnexlnimlncilngpi.id，FeVCE(clusterid ) )。
3、双向固定效应
xtreglngdplnfdilnielnexlnimlncilngpi.year，fe r
结果，强烈拒绝了原来的没有时间效果的假设，认为模型有时间效果
3 .静态(短)面板数据随机效应总结
1、检验时间效应(混合效应还是随机效应) )检验方法： LM统计量) )原假设：使用OLS混合模型) )。
quixtreglngdplnfdilnielnexlnimlncilngp，re (标记为“qui”后的第一个图不显示) ) )。
xttest0
LM检查所得p值为0.0000，可见随机效应非常明显。 可见随机效应模型也优于混合OLS模型。
2、使用MLE估计
xreglngdplnfdilnielnexlnimlncilngp，mle nolog
四.静态(短)面板数据集间估计量
组间估计量
xtreglngdplnfdilnielnexlnimlncilngp，be
五.静态(短)面板数据固定和随机效应检测
检查固定效果模型or随机效果模型(检查方法： Hausman检查)。
假设：使用随机效应模型(个体效应与描述变量无关) ) )。
以上分析表明，在模型中加入个体效应时，显著优于以截尾项为常数的假设条件下的混合OLS模型。 但是，不能明确区分FE or RE的优劣。 这需要以下检查。
Step1(推定固定效果模型，存储推定结果Step2)进行推定随机效果模型，存储推定结果的Step3) Hausman检查
xtreglngdplnfdilnielnexlnimlncilngp，re
est store re
xtreglngdplnfdilnielnexlnimlncilngp，fe
est store fe
hausman fe re
(或更好的是hausman fe，sigmamore/sigmaless )
hausman检验的p值为0.0000，拒绝原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。 在这种情况下，必须采用工具变量法或使用固定效果模型。 回到搜狐，查看更多
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