R語言1-面板數(shù)據(jù)分析全過程 附代碼

用途

面板數(shù)據(jù)常見于計量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，本質(zhì)上是一種線性回歸方法。截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)的組合可以更多的反應(yīng)數(shù)據(jù)情況，同時也需要克服二者都存在的問題。

數(shù)據(jù)初步處理

在Excel中將原數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理和排列并另存為csv格式，建議將文件存放于便于提取的路徑下。
![因變量為export.value，自變量分別為gdp、sagr、iagr、tagr、gni.p、food…其中apec和close是啞變量。在這里插入圖片描述](https://img-
blog.csdnimg.cn/20200530093827215.png?x-oss-
process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NocmlzdGluZWFncg==,size_16,color_FFFFFF,t_70)
因變量為export.value，自變量分別為gdp、sagr、iagr、tagr、gni.p、food…其中apec和close是啞變量。截面為27個國家，時間跨度為2001-2018年。

數(shù)據(jù)清洗

在現(xiàn)實的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)不可避免的會存在缺失等問題。因此需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，并對缺失數(shù)據(jù)集進(jìn)行插補。插補方法較多，R為面板數(shù)據(jù)提供了專門的程輯包：pan包。
首先進(jìn)行缺失數(shù)據(jù)的可視化，然后針對缺失數(shù)據(jù)集進(jìn)行插補。注意因變量應(yīng)該是完整的，pan包主要是處理自變量的缺失。
[ 詳細(xì)的插補步驟和方法請參考這篇博文

](https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51265213?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-
task-blog-BlogCommendFromBaidu-2&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-
blog-BlogCommendFromBaidu-2)

面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗

// 讀取數(shù)據(jù)lndataI<-read.csv("E://lndataI.csv",header = TRUE);lnDATAI<-as.matrix(lndataI[,3:15])//加載程輯包library(plm)//matrix形式簡化檢驗步驟purtest(lnDATAI,test = c("levinlin"),exo = c("trend"),lags = c("AIC"),pmax = 10)//可選參數(shù)test = c("levinlin", "ips", "madwu", "Pm", "invnormal", "logit", "hadri"),exo = c("none", "intercept", "trend"),lags = c("SIC", "AIC", "Hall")

注意：五種檢驗方式中，只有Hadri函數(shù)的原假設(shè)為平穩(wěn)，其他均為不平穩(wěn)。
若0階不平穩(wěn)，則對原數(shù)據(jù)進(jìn)行差分再進(jìn)行單位根檢驗，直至平穩(wěn)。

協(xié)整檢驗

1.pco包提供 pedroni99m
方法。每個變量分割成矩陣再結(jié)合成（多維）數(shù)組，第一個矩陣必須是自變量，其余為因變量。每個矩陣第一維（行）是時間，第二維（列）是個體（截面），第三維是變量值。
該函數(shù)最多檢驗7維數(shù)組 ，即最多檢驗7個變量。
當(dāng)standardized value服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布（0,1）時，服從H0假設(shè)，即數(shù)組不協(xié)整。
引入ks檢驗標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布

// pedroni99m協(xié)整檢驗pedroni99m(array(t1,dim = c(19,27,6)),type.stat = 2)//標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布檢驗ks.test(standardized value,"pnorm",mean=0,sd=1)

2.urca包提供ca.jo檢驗
最多檢驗11個變量，包容啞變量。但變量個數(shù)增多后會導(dǎo)致不顯示邊界值，很不方便。可以通過修改源代碼，增加檢驗變量個數(shù)，同時顯示所有的critical
values。
親測可行
代碼太長就不貼了。

面板回歸詳細(xì)代碼

// 讀入標(biāo)準(zhǔn)面板格式數(shù)據(jù)panel<-pdata.frame(data,index = c("year","id"))//構(gòu)建固定模型-雙效應(yīng)/時間效應(yīng)/個體效應(yīng)fix<-plm(export.value~gdp+sagr+iagr+tagr+gni.p+I+food+gid+safe+trans+taf+culture+apec+close,data = panel,model = "within")fix_two<-plm(export.value~gdp+sagr+iagr+tagr+gni.p+I+food+gid+safe+trans+taf+culture+apec+close,data = panel,model = "within",effect = "twoways")fix_time<-plm(export.value~gdp+sagr+iagr+tagr+gni.p+I+food+gid+safe+trans+taf+culture+apec+close,data = panel,model = "within",effect = "time")fix_individual<-plm(export.value~gdp+sagr+iagr+tagr+gni.p+I+food+gid+safe+trans+taf+culture+apec+close,data = panel,model = "within",effect = "individual")//構(gòu)建隨機(jī)模型-雙效應(yīng)/時間效應(yīng)/個體效應(yīng)ran<-plm(export.value~gdp+sagr+iagr+tagr+gni.p+I+food+gid+safe+trans+taf+culture+apec+close,data = panel,model = "random")ran_two<-plm(export.value~gdp+sagr+iagr+tagr+gni.p+I+food+gid+safe+trans+taf+culture+apec+close,data = panel,model = "random",effect = "twoways")ran_time<-plm(export.value~gdp+sagr+iagr+tagr+gni.p+I+food+gid+safe+trans+taf+culture+apec+close,data = panel,model = "random",effect = "time")ran_individual<-plm(export.value~gdp+sagr+iagr+tagr+gni.p+I+food+gid+safe+trans+taf+culture+apec+close,data = panel,model = "random",effect = "individual")//混合模型pool<-plm(export.value~gdp+sagr+iagr+tagr+gni.p+I+food+gid+safe+trans+taf+culture+apec+close,data = panel,model = "pooling")//F檢驗-個體or時間pooltest(fix_time,fix_individual)//F檢驗-混合or固定pooltest(fix,pool)//豪斯曼檢驗-隨機(jī)or固定phtest(fix,ran)//==共線性檢驗==方差膨脹因子library(car)vif(ran)vif(pool)vif(fix)//==共線性檢驗==kappakappa(panel[,3:18])

結(jié)果分析

略

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的R语言1-面板数据分析全过程 附代码用途的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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