Ⅰ 面板数据的回归结果怎么分析
和线性回归模型一样，关键还是看估计系数的显著性检验，即p-值。若显著（起码一个自变量以上），说明该自变量对因变量的影响程度即可。
Ⅱ 求助：Eivews面板数据回归分析
cross-section specific coefficients 截面特殊参数 选择区中应输入合并数据库中所有成员间拥有不同系数的变量。其将可能产生非常多的系数，总数等于合并数据库中多有成员的个数与变量个数的乘积。
Ⅲ 如何分析下面stata面板数据回归分析
结果的前两行表示模型的类别，LZ采用的为randomeffect随机模型，截面变量：province，样本数目310.群组数目31，也就是每组10个观测值。 3-5行表示模型的拟合优度，分别为within，between，overall，组内，组间，总体三个层次。 6-7行表示针对参数联合检验的wald chi2检验和Pvalue，p=0.000表示参数整体上灰常显著。 8-10行表示解释变量的估计权重，截距，标准差，Z统计量，P值及95%置信区间。这块儿跟截面回归的产出结果是一样的，关于你的解释变量base的权重解释是，在其他多有条件都不变的情况下，base每增加一单位，city会增加0.0179单位，P值0.000，灰常显著。 最后三行分别是随机效应模型中个体效应和随机干扰项的方差估计值，分别为sigma_u, sigma_e. 以上两者之间的关系rho. 需要注意的是你的模型拟合度不高，R方只有26%，当然这要看具体是哪方面的研究以及同方向其他学者的拟合结果，如果大家都在20多，那就OK。
Ⅳ 如何用excel进行面板数据回归分析
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
5、成果展示图
6、对应框入Y值和X值，即可进行分析
Ⅳ 面板数据 回归 R方只有0.21 P值T值都通过 这个模型可以用么
不可以，R^2只有0.21表示只有21%的数据可以被回归模型解释，这个拟合优度是非常糟糕的，P值T值都通过也只能表明各个自变量对应系数不为零而已，与拟合优度无关
我猜你是用的一元回归模型对股票进行预测了吧
Ⅵ stata中面板数据回归分析的结果该怎么分析
需要准备的工具：电脑，stataSE 15。
1、首先生成一个自变量和一个因变量。
Ⅶ 面板数据回归结果该如何分析
你这个模型不论是固定效应还是随机效应都是不显著的，随机效应模型稍微好一点点但还是不显著。也就是说你模型设计有问题或者变量取值不对，或者你试试工具变量法能不能让你的主要解释变量显著，这个结果不能直接用来分析的，是错误的
Ⅷ 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。