面板数据回归深入解析：解决时间序列问题的关键工具 在经济学和统计学中，面板数据回归是一种强大的分析工具，它处理着随着时间变化的观察值，特别是当我们要研究地区间差异时。本文将介绍一阶差分、固定效应模型，以及如何通过代码在Stata中实现这些方法。
解决虚假回归的方法 解决虚假回归问题的方法有两个主要途径：一是通过差分变换后的时间序列进行回归；二是使用滞后时间序列进行回归，如将yt与xt-1进行回归。平稳性检验 单位根检验是检验时间序列平稳性的关键方法。在未经平稳性检验直接应用OLS回归时，易导致虚假回归。
EVIEWS中时间序列单位根检验后对时间序列单位根的检验就是对时间序列平稳性的检验，非平稳时间序列如果存在单位根，则一般可以通过差分的方法来消除单位根，得到平稳序列。平稳是基本假设，所以单位根检验肯定先做，之后再定模型。
