文档介绍：—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（，不变价格）和人均收入（，不变价格）居民，利用数据（1）建立面板数据（panel data）工作文件；（2）定义序列名并输入数据；（3）估计选择面板模型；（4）面板单位根检验于其他地区。
接下来用F统计量检验是应该建立混合回归模型，还是个体固定效应回归模型。
：。模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合回归模型）。
：模型中不同个体的截距项不同（真实模型为个体固定效应回归模型）。
F统计量定义为：
其中表示约束模型，即混合估计模型的残差平方和，表示非约束模型，即个体固定效应回归模型的残差平方和。非约束模型比约束模型多了个被估参数。
所以本例中：
所以推翻原假设，建立个体固定效应回归模型更合理。

将时间选择为固定效应。
得到如下输出结果：
相应的表达式为：
()
其中虚拟变量的定义是：

截距项选择Random effects（个体随机效应）
得到如下部分输出结果：
相应的表达式是：
()
其中虚拟变量的定义是：
接下来利用Hausman统计量检验应该建立个体随机效应回归模型还是个体固定效应回归模型。
：个体效应与回归变量（）无关（个体随机效应回归模型）
：个体效应与回归变量（）相关（个体固定效应回归模型）
分析过程如下：
得到如下检验结果：
由检验输出结果的上半部分可以看出，，，即拒接原假设，应该建立个体固定效应模型。
检验结果的下半部分是Hausman检验中间结果比较。，。。
综上分析，1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费和人金收入问题应该建立个体固定效应回归模型。人均消费平均占人均收入的70%。随地区不同，自发消费（截距项）存在显著性差异。
（4）面板单位根检验
以cp序列为例。
首先在工作文件窗口中打开cp变量的15个数据组。
单位根检验过程如下：
得到如下检验结果：
从上面的检验结果可以看出来，6种检验方法的结论都认为15个cp序列存在单位根。
选择IPS检验方法进行单位根检验。检验结果如下：
从上面的结果可以看出，cp面板存在单位根，同时每个个体都存在单位根。
—。数据是6年的，每一年都有32组数据，共192组观测值。
人均可支配收入和消费支出数据（单位：元）
2000
2001
2002
2003
2004
2005
地区
可支配收入
消费支出
可支配收入
消费支出
可支配收入
消费支出
可支配收入
消费支出
可支配收入
消费支出
可支配收入
消费支出
X
Y
X
Y
X
Y
X
Y
X
Y
X
Y
全国

北京

天津

河北

山西