南開大學張曉峒時間序列

1. 張曉峒的計量經濟學視頻

你去下個mooc，看看有沒有

2. 南開大學國際經濟研究所的發展歷程

1986年，我國著名經濟學家、原南開大學校長滕維藻教授提議在南開大學成立一個國際經濟領域的專門研究機構。同年，中華人民共和國國家教育委員會批准了南開大學的申報，同意在南開大學建立國際經濟研究所。國務院學位委員會賦權與國際經濟研究所招收碩士、博士研究生，並授予學位。經過一年多的籌備，南開國際經濟研究所於1987年11月9口在南開大學正式宣告成立。本所成立之初的絕大多數教學科研人員來自南開大學經濟研究所的世界經濟研究室。南開大學經濟研究所成立於1927年，是中國最早的經濟研究機構之一。
南開大學國際經濟研究所在1987年成立時，聘請香港中文大學創始人、原南開大學經濟研究所教授李卓敏先生擔任所長。李卓敏先生因健康原因不能上任，經其推薦聘南開大學經濟研究所校友、世界銀行高級專家楊叔進先生任執行所長，原南開大學經濟研究所所長熊性美教授任副所長。由於楊樹進先生大多數時間在美國，熊性美先生也時常赴歐美訪問和游學，相當一段時期內所務工作由蔣哲時教授和高爾森教授分擔。
國經所的主要任務是：(1)通過博士、碩士研究生的教育，為國家培養高級研究人員；(2)從事國際經濟領域的課題研究，尤其是對中國涉外經濟關系的研究。在1980年代之前很長的一段時問內，由於各種原因，我國嚴重地忽視了國際經濟學的教學和研究。自從20世紀70年代末期對外開放以來，我國政府強烈地感覺到對訓練有素的國際經濟學專家的需要，以及中國國際經濟問題研究的欠缺，國經所的成立就是滿足這種需要的一個關鍵性步驟。同時，國經所也為各級政府機構和企業提供有關國際經濟和國際商務方面的咨詢服務和從事在教學和研究方面的國際合作。
國際經濟研究所正式成立時研究項目涉及五個廣泛的領域：國際貿易和國際收支、跨國公司、國際經濟法、亞洲和太平洋地區的經濟關系和綜合研究。研究項目主要集中在下列方面：國際資本流動、跨國公司、比較公司法、日本經濟發展中大銀行、商社和工業公司的作用，資本主義發達國家的經濟周期和增長以及中國的對外經濟開放政策。逐漸增加研究項目主要集中在中國的國際經濟領域，其中包括：中國的外貿體制改革、促進出口的政策措施、中國沿海經濟開發區的經濟分析、中國與日本的貿易及投資關系、外國投資法比較等。為此，國際經濟研究所組織建設了五個研究室。分別是：國際貿易研究室，成立時研究室主任為楊叔進先生，後由朱彤教授擔任研究室主任。跨國公司研究室，研究室主任為蔣哲時教授；國際經濟法研究室，由高爾森教授擔任研究室主任；綜合研究室，由陳漓高教授擔任研究室主任；亞太經濟研究室，由宮占奎教授擔任研究室主任。 1993年楊叔進先生因身體原因辭去所長職務，熊性美先生擔任所長。
圍繞相關學科和研究方向的發展，國經所自建所以來經歷了一系列結構調整和重組，所涉及的學科方向包括跨國公司研究、國際經濟法研究、亞太經合組織（APEC）研究以及數量和計量經濟的研究等。
國際直接投資和跨國公司的研究歷來是國經所的研究重點和優勢研究方向。1992年，跨國公司研究中心成立，時任中心主任為蔣哲時教授，冼國明、張岩貴為副主任。在滕維藻教授、陳蔭枋教授和蔣哲時教授等老先生的主持下，國經所的跨國公司研究成績斐然，聞名於國內外。1999年，跨國公司研究中心申請教育部哲學社科重點研究基地，並於2000年得到批准。現跨國公司研究中心主任為冼國明教授。
1995年，國際經濟法研究室獨立，成立了國際經濟法研究所，高爾森教授擔任國際經濟法研究所所長。1995年3月，由原國家教委、外交部、外經貿部協商，依據國家教委批示，亞太研究室獨立成立APEC研究中心，宮占奎教授先後擔任APEC研究中心副主任、主任。1999年APEC中心通過評審成為教育部哲學社科重點研究基地。由於中國在亞太地區的經濟活動越來越多，亞太地區的經濟問題對中國日益重要，APEC研究中心於2003年升級為中國APEC研究院，並於人民大會堂舉行了成立儀式。
2003年，為了更好地完善國經所的教學和科研體系，適應世界經濟形勢的變化，國際金融研究室在戴金平教授的牽頭下成立。
由於經濟研究方法不斷改進，僅僅依靠定性的研究無法准確得出具體的分析結果。國際學術界越來越多地使用計量經濟學的方法來進行定量分析以及實證檢驗。因此，國經所於2003年成立計量經濟研究室，由張曉峒教授擔任研究室主任。計量經濟研究室的成立，不僅拓展了國經所的研究領域，對南開大學經濟學院全院研究生的培養也帶來重大的影響。正是在張曉峒教授等的努力下，計量經濟學作為經濟研究中的一種基本研究方法和工具的地位在我院研究生教育中得到重視，研究生計量分析能力快速提高。2008年，計量經濟研究室獨立，成立數量經濟研究所，所長為張曉峒教授。
經過二十餘年的演變，目前國經所的教學和研究主要集中在三個領域：跨國公司與國際投資、國際貿易和國際金融。 時間 所長 副所長 1987-1993 楊叔進教授 熊性美教授 1993-1997 熊性美教授 冼國明教授，陳漓高教授 1997-2002 冼國明教授 陳漓高教授，戴金平教授 2002-2008 戴金平教授 蔣殿春教授，李榮林教授 2009-至今 蔣殿春教授 葛順奇教授，嚴兵副教授

3. 計量經濟學eba用什麼軟體操作

《計量經濟學軟體EViews使用指南》是2004年南開大學出版社出版的圖書，作者是張曉峒。
書名
計量經濟學軟體EViews使用指南
作者
張曉峒
ISBN
9787310019090
類別
圖書 > 計算機與互聯網 > 專用軟體
頁數
363
內容簡介
系統地介紹EViews全部功能，並用17個案例展示建立數據文件、畫圖、最小二乘估計、工具變數估計、兩段最小二乘估計、時間序列模型估計、單位根ADF檢驗、Granger因果性檢驗、向量自回歸模型估計、協整檢驗、編程和蒙特卡羅模擬的實際操作。
EViews具有數據處理、作圖、統計分析、建模分析、預測、編程和模擬7大類功能，是經濟、金融、保險、管理、商務等領域中各類工作者、教師、學生的必備工具。EViews的基本功能也適用於自然科學、社會科學、人文科學中各個領域的定量研究，應用范圍廣泛。
作者簡介
張曉峒，男，南開大學經濟學院國際經濟研究所教授，數量經濟學專業博士生導師，日本大阪市立大學經濟學博士，中國數量經濟學會理事會常務理事。研究領域是計量經濟學、應用統計學、國際經濟學。
1984-1986年和1993年-1998年分別在加拿大康考迪亞（Concordia）大學和日本大阪市立大學留學。代表性著作有《計量經濟分析》（經濟科學出版社，2000年），《計量經濟學基礎》（南開大學出版社，2001年），《Cointegration，Error Correction，Theory and Application with Mathematica》（日本大阪市立大學出版社，1997）。
目錄
第一章 EViews概述
第二章 數據處理
第三章 圖形和表格
第四章 統計量的計算
第五章 回歸模型的OLS估計
第六章 單一方程模型的其他估計方法
第七章 序列相關和ARIMA模型分析
第八章 設定與診斷檢驗
第九章 單方程模型預測
第十章 聯立方程模型的估計
第十一章 向量自回歸模型的估計
第十二章 模型求解
第十三章 截面時間序列數據的估計
第十四章 ARCH和GARCH估計
第十五章 EViews 3.1基礎編程
第十六章 EViews應用舉例

4. 張曉峒的主要課題

◇ 2010~2013，國家社會科學基金項目「經濟序列季節調整的理論與應用研究。
◇ 2010~2010，國家認證認可監督管理委員會項目「出口肉類企業衛生注冊量化自動評價管理系統。
◇ 2009~2012，教育部項目《時間序列非平穩檢驗理論與應用研究。
◇ 2008~2010，國家統計局項目「中國宏觀經濟序列季節調整與X-12-ARIMA中國版軟體研發。
◇ 2006-2008年，國家自然科學基金項目「面板數據的計量經濟理論方法研究」。
◇ 2005~2005年，中國人民銀行天津分行項目「天津市宏觀經濟動態監測研究——天津市宏觀經濟運行先行指標體系研究。
◇ 2005~2006年，中國人民銀行項目「PBC版時間序列X-12-ARIMA季節調整軟體原理研究。
◇ 2003-2006年，國家社會科學基金項目「非經典計量經濟學理論方法研究。

5. 如何用Eviews做ADF檢驗

file--New--Workfile...
以時間序列為例：輸入相關起始時間後回車
建立時間序列的方法：Object--New Object,選擇對象類型Series,並為之命名。

首先告訴你不用一個一個輸入，
1.先說一種最笨的方法，建立序列以後，打開該序列，點擊「Edit=+/-」，粘貼即可。粘貼之後還得在點擊一下該鍵哦~，以此類推。
2.這是一勞永逸的方法，你先將相關數據放入一個Excel文件中，File--Import--Read Text-Lotus-Excel...,選擇導入的Excel文件，在「Names for series or Number if named in file」中按順序填入你的各個指標的名稱，各指標名稱之間應該用空格空開，在「Upper-left data cell」下填入數據的起始位置，如「B2」，這樣數據就輸入了。

至於ADF檢驗，一般最好是對數據求對數之後進行，當然要因情況而異，要對某序列進行ADF檢驗，先雙擊該序列打開，View--Unit Root Test...,在Test type中選擇ADF檢驗，「Test for unit root in」下的三種情況都可以試試，例如，選擇「Level」,「Include in test equation」中有常數項、有趨勢項和常數項、None三種情況都要試試，當三種情況下都有單位根時（一般PRO.大於0.05則存在單位根），改變「Test for unit root in」中的「Level」為「1st difference」再試，直至我們發現其不存在單位根。當「Level」時通過檢驗無單位根時，該序列則I（0），當1st情況下時則I(1),以此類推。

6. 張曉峒的主要著作

◇ 《應用數量經濟學》，張曉峒著，（「十一五」國家級規劃教材），機械工業出版社，2009年3月。
◇ 《計量經濟學》（第3版），合著，中國人民大學出版社，2008。
◇ 《EViews 6試驗教程》，攸頻、張曉峒著，中國財政經濟出版社，2008。
◇ 《計量經濟學基礎》，（第3版，「十一五」國家級規劃教材），主編，南開大學出版社，2007。
◇ 《計量經濟學》（台灣版）。張曉峒寫第8章（趙國慶主編）。台灣偉碩文化事業股份有限公司。2006年12月出版。
◇ 《EViews使用指南與案例》，張曉峒著，機械工業出版社，2007。
◇ 《時間序列X-12-ARIMA季節調整：原理與方法》，主編（課題成果），中國金融出版社，2006。
◇ 《英漢數量經濟學詞彙》，張曉峒編，機械工業出版社，2006。
◇ 《計量經濟學軟體EViews使用指南》（第1、2版），主編，南開大學出版社，天津，2003，2004，2005。
◇ 《21世紀數量經濟學方法論與應用叢書》，主編，南開大學出版社，天津，2003年7月始。（含11部著作，已經出版7部）。包括
《季節時間序列理論與應用》，杜勇宏、王健著，張曉峒主審；
《面板數據的計量經濟分析》，白仲林著，張曉峒主審；
《STATA在統計與計量分析中的應用》，王群勇著；
《計量經濟學軟體EViews使用指南》，張曉峒著；
《協整理論與應用》，馬薇著，
《非參數計量經濟學》，葉阿忠著，李子奈主審；
《宏觀計量的若干前沿理論與應用》，王少平著，李子奈主審；
◇ 《計量經濟分析》（修訂版），獨著，經濟科學出版社，2003。

7. 《計量經濟學基礎》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《計量經濟學基礎》（張曉峒）電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接: https://pan..com/s/1IDbxLuwH3hQlpwZ7yMpH_A

書名：計量經濟學基礎

作者：張曉峒

出版社：南開大學出版社

出版年份：2005-5

頁數：0

內容簡介：

全書共分12章。前10章是經典計量經濟學內容。其中主要介紹一元、多元線性回歸模型，可線性化的非線性回歸模型，聯立方程模型以及當模型的假定條件不成立時對模型的補正措施，如異方差、自相關、多重共線性問題等。因為時間序列模型也是預測經濟變數的一個重要方法，所以第11章介紹時間序列模型。近20多年來經濟變數的非平穩性問題越來越引起人們的注意，並在這方面取得了許多研究成果。在第12章對這一部分內容作了初步的介紹。為了便於掌握計量經濟學軟體TSP（TimeSeriesPrograms）的應用，除了在附錄1中專門介紹了TIP的主要功能及其使用方法外，還在各章中對典型的應用給出TIP命令。在附錄2中給出基本的統計學知識，便於讀者隨時查閱。書的最後還給出計量經濟學專用名詞中英文對照表，以便讀者進一步閱讀英文文獻。為了讓讀者真正掌握計量經濟學知識，在介紹基本理論的同時盡可能多地給出一些例子，並用案例的形式具體介紹計量經濟學的應用。此外，還在第10章專門介紹若干典型的計量經濟模型。

8. 張曉峒的工作簡歷

1984-1986年加拿大蒙特利爾市康考迪亞（Concordia）大學留學。
1986-1993年天津大學管理工程學院教師。
1993-1998年日本大阪市立大學經濟學院留學。
1997年3月畢業於日本大阪市立大學大學院，獲經濟學博士學位。
1998年─ 現在，南開大學經濟學院。
研究方向：數量經濟學，應用統計學。
招生專業：數量經濟學。
主講課程：高級計量經濟學（1、2、3、4），中級計量經濟學（1、2、3），計量經濟學（本科），時間序列分析，預測方法，應用統計學，多元分析。

9. 教材 上海財經大學統計系本科生所學經濟計量學、時間序列分析、實用回歸分析用的是哪幾個版本

幫你們到我們學校的論壇上問一下。
等問到了再來修改答案。

問到了：
計量經濟學
數理班 高等教育出版社的
金融班 南開大學出版社的,張曉峒
時間序列分析
我忘了...邊有點黑色,中間大面是黃豎條什麼的
實用回歸分析
王黎明,楊楠,陳穎 復旦大學

10. 在研究資本結構影響因素時為什麼要選擇面板數據

步驟一：分析數據的平穩性（單位根檢驗）
按照正規程序，面板數據模型在回歸前需檢驗數據的平穩性。李子奈曾指出，一些非平穩的經濟時間序列往往表現出共同的變化趨勢，而這些序列間本身不一定有直接的關聯，此時，對這些數據進行回歸，盡管有較高的R平方，但其結果是沒有任何實際意義的。這種情況稱為稱為虛假回歸或偽回歸（spurious regression）。他認為平穩的真正含義是：一個時間序列剔除了不變的均值（可視為截距）和時間趨勢以後，剩餘的序列為零均值，同方差，即白雜訊。因此單位根檢驗時有三種檢驗模式：既有趨勢又有截距、只有截距、以上都無。因此為了避免偽回歸，確保估計結果的有效性，我們必須對各面板序列的平穩性進行檢驗。而檢驗數據平穩性最常用的辦法就是單位根檢驗。首先，我們可以先對面板序列繪制時序圖，以粗略觀測時序圖中由各個觀測值描出代表變數的折線是否含有趨勢項和（或）截距項，從而為進一步的單位根檢驗的檢驗模式做准備。單位根檢驗方法的文獻綜述：在非平穩的面板數據漸進過程中,Levin andLin(1993) 很早就發現這些估計量的極限分布是高斯分布,這些結果也被應用在有異方差的面板數據中,並建立了對面板單位根進行檢驗的早期版本。後來經過Levin et al. (2002)的改進,提出了檢驗面板單位根的LLC 法。Levin et al. (2002) 指出,該方法允許不同截距和時間趨勢,異方差和高階序列相關,適合於中等維度(時間序列介於25～250 之間,截面數介於10～250 之間) 的面板單位根檢驗。Im et al. (1997) 還提出了檢驗面板單位根的IPS 法,但Breitung(2000) 發現IPS 法對限定性趨勢的設定極為敏感,並提出了面板單位根檢驗的Breitung 法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板單位根檢驗方法。
由上述綜述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5種方法進行面板單位根檢驗。其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分別指Levin, Lin Chu t* 統計量、Breitung t 統計量、lm Pesaran Shin W 統計量、ADF- Fisher Chi-square統計量、PP-Fisher Chi-square統計量、Hadri Z統計量，並且Levin, Lin Chu t* 統計量、Breitung t統計量的原假設為存在普通的單位根過程，lm Pesaran Shin W 統計量、ADF- Fisher Chi-square統計量、PP-Fisher Chi-square統計量的原假設為存在有效的單位根過程， Hadri Z統計量的檢驗原假設為不存在普通的單位根過程。有時，為了方便，只採用兩種面板數據單位根檢驗方法，即相同根單位根檢驗LLC（Levin-Lin- Chu）檢驗和不同根單位根檢驗Fisher-ADF檢驗（註：對普通序列（非面板序列）的單位根檢驗方法則常用ADF檢驗），如果在兩種檢驗中均拒絕存在單位根的原假設則我們說此序列是平穩的，反之則不平穩。如果我們以T（trend）代表序列含趨勢項，以I（intercept）代表序列含截距項，TI代表兩項都含，N（none）代表兩項都不含，那麼我們可以基於前面時序圖得出的結論，在單位根檢驗中選擇相應檢驗模式。但基於時序圖得出的結論畢竟是粗略的，嚴格來說，那些檢驗結構均需一一檢驗。具體操作可以參照李子奈的說法：ADF檢驗是通過三個模型來完成，首先從含有截距和趨勢項的模型開始，再檢驗只含截距項的模型，最後檢驗二者都不含的模型。並且認為，只有三個模型的檢驗結果都不能拒絕原假設時，我們才認為時間序列是非平穩的，而只要其中有一個模型的檢驗結果拒絕了零假設，就可認為時間序列是平穩的。此外，單位根檢驗一般是先從水平（level）序列開始檢驗起，如果存在單位根，則對該序列進行一階差分後繼續檢驗，若仍存在單位根，則進行二階甚至高階差分後檢驗，直至序列平穩為止。我們記I(0)為零階單整，I(1)為一階單整，依次類推，I(N)為N階單整。
步驟二：協整檢驗或模型修正
情況一：如果基於單位根檢驗的結果發現變數之間是同階單整的，那麼我們可以進行協整檢驗。協整檢驗是考察變數間長期均衡關系的方法。所謂的協整是指若兩個或多個非平穩的變數序列，其某個線性組合後的序列呈平穩性。此時我們稱這些變數序列間有協整關系存在。因此協整的要求或前提是同階單整。但也有如下的寬限說法：如果變數個數多於兩個，即解釋變數個數多於一個，被解釋變數的單整階數不能高於任何一個解釋變數的單整階數。另當解釋變數的單整階數高於被解釋變數的單整階數時，則必須至少有兩個解釋變數的單整階數高於被解釋變數的單整階數。如果只含有兩個解釋變數，則兩個變數的單整階數應該相同。也就是說，單整階數不同的兩個或以上的非平穩序列如果一起進行協整檢驗，必然有某些低階單整的，即波動相對高階序列的波動甚微弱（有可能波動幅度也不同）的序列，對協整結果的影響不大，因此包不包含的重要性不大。而相對處於最高階序列，由於其波動較大，對回歸殘差的平穩性帶來極大的影響，所以如果協整是包含有某些高階單整序列的話（但如果所有變數都是階數相同的高階，此時也被稱作同階單整，這樣的話另當別論），一定不能將其納入協整檢驗。
協整檢驗方法的文獻綜述：(1)Kao(1999)、Kao and Chiang(2000)利用推廣的DF和ADF檢驗提出了檢驗面板協整的方法,這種方法零假設是沒有協整關系,並且利用靜態面板回歸的殘差來構建統計量。(2)Pedron(1999)在零假設是在動態多元面板回歸中沒有協整關系的條件下給出了七種基於殘差的面板協整檢驗方法。和Kao的方法不同的是,Pedroni的檢驗方法允許異質面板的存在。(3)Larsson et al(2001)發展了基於Johansen(1995)向量自回歸的似然檢驗的面板協整檢驗方法，這種檢驗的方法是檢驗變數存在共同的協整的秩。我們主要採用的是Pedroni、Kao、Johansen的方法。通過了協整檢驗，說明變數之間存在著長期穩定的均衡關系，其方程回歸殘差是平穩的。因此可以在此基礎上直接對原方程進行回歸，此時的回歸結果是較精確的。這時，我們或許還想進一步對面板數據做格蘭傑因果檢驗（因果檢驗的前提是變數協整）。但如果變數之間不是協整（即非同階單整）的話，是不能進行格蘭傑因果檢驗的，不過此時可以先對數據進行處理。引用張曉峒的原話，「如果y和x不同階，不能做格蘭傑因果檢驗，但可通過差分序列或其他處理得到同階單整序列，並且要看它們此時有無經濟意義。」 下面簡要介紹一下因果檢驗的含義：這里的因果關系是從統計角度而言的，即是通過概率或者分布函數的角度體現出來的：在所有其它事件的發生情況固定不變的條件下，如果一個事件X的發生與不發生對於另一個事件Y的發生的概率（如果通過事件定義了隨機變數那麼也可以說分布函數）有影響，並且這兩個事件在時間上又有先後順序（A前B後），那麼我們便可以說X是Y的原因。考慮最簡單的形式，Granger檢驗是運用F-統計量來檢驗X的滯後值是否顯著影響Y（在統計的意義下，且已經綜合考慮了Y的滯後值；如果影響不顯著，那麼稱X不是Y的「Granger原因」（Granger cause）；如果影響顯著，那麼稱X是Y的「Granger原因」。同樣，這也可以用於檢驗Y是X的「原因」，檢驗Y的滯後值是否影響X（已經考慮了X 的滯後對X自身的影響）。 Eviews好像沒有在POOL窗口中提供Granger causality test，而只有unit root test和cointegration test。說明Eviews是無法對面板數據序列做格蘭傑檢驗的，格蘭傑檢驗只能針對序列組做。也就是說格蘭傑因果檢驗在Eviews中是針對普通的序列對(pairwise)而言的。你如果想對面板數據中的某些合成序列做因果檢驗的話，不妨先導出相關序列到一個組中(POOL窗口中的Proc/Make Group)，再來試試。
情況二：如果如果基於單位根檢驗的結果發現變數之間是非同階單整的，即面板數據中有些序列平穩而有些序列不平穩，此時不能進行協整檢驗與直接對原序列進行回歸。但此時也不要著急，我們可以在保持變數經濟意義的前提下，對我們前面提出的模型進行修正，以消除數據不平穩對回歸造成的不利影響。如差分某些序列，將基於時間頻度的絕對數據變成時間頻度下的變動數據或增長率數據。此時的研究轉向新的模型，但要保證模型具有經濟意義。因此一般不要對原序列進行二階差分，因為對變動數據或增長率數據再進行差分，我們不好對其冠以經濟解釋。難道你稱其為變動率的變動率？
步驟三：面板模型的選擇與回歸
面板數據模型的選擇通常有三種形式： 一種是混合估計模型（Pooled Regression Model）。如果從時間上看，不同個體之間不存在顯著性差異；從截面上看，不同截面之間也不存在顯著性差異，那麼就可以直接把面板數據混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估計參數。一種是固定效應模型（Fixed Effects Regression Model）。如果對於不同的截面或不同的時間序列，模型的截距不同，則可以採用在模型中添加虛擬變數的方法估計回歸參數。一種是隨機效應模型（Random Effects Regression Model）。如果固定效應模型中的截距項包括了截面隨機誤差項和時間隨機誤差項的平均效應，並且這兩個隨機誤差項都服從正態分布，則固定效應模型就變成了隨機效應模型。在面板數據模型形式的選擇方法上，我們經常採用F檢驗決定選用混合模型還是固定效應模型，然後用Hausman檢驗確定應該建立隨機效應模型還是固定效應模型。檢驗完畢後，我們也就知道該選用哪種模型了，然後我們就開始回歸：在回歸的時候，權數可以選擇按截面加權（cross- section weights）的方式，對於橫截面個數大於時序個數的情況更應如此，表示允許不同的截面存在異方差現象。估計方法採用PCSE（Panel Corrected Standard Errors，面板校正標准誤）方法。Beck和Katz(1995)引入的PCSE估計方法是面板數據模型估計方法的一個創新，可以有效的處理復雜的面板誤差結構，如同步相關，異方差，序列相關等，在樣本量不夠大時尤為有用。