‘壹’ 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
‘贰’ 什么叫面板数据分析
面板数据，即Panel Data，也叫“平行数据”，是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。或者说他是一个m*n的数据矩阵，记载的是n个时间节点上，m个对象的某一数据指标。
其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。但是,如果从其内在含义上讲,把panel data译为“时间序列—截面数据” 更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数据”或“TS-CS数据（Time Series - Cross Section）”。
1如
城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。
如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。
2如
2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为：
北京市分别为8、9、10、11、12；
上海市分别为9、10、11、12、13；
天津市分别为5、6、7、8、9；
重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。
这就是面板数据。
面板数据是按照英文的直译，也有人将Panel data翻译成综列数据、平行数据等。由于国内没有统一的说法，因此直接使用Panel data这种英文说法应该更准确一些。说面板数据也是比较通用的，但是面板数据并不能从名称上反映出该种数据的实际意义，故很多研究者不愿使用。
面板数据分析方法是最近几十年来发展起来的新的统计方法，面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰,能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率，而面板数据的单位根检验和协整分析是当前最前沿的领域之一。
面板数据的单位根检验的方法主要有 Levin,Lin and CHU(2002)提出的LLC检验方法[5]。Im,Pesearn,Shin(2003)提出的IPS检验[6] , Maddala和Wu(1999)，Choi（2001）提出的ADF和PP检验[7]等。面板数据的协整检验的方法主要有Pedroni[8] (1999，2004)和Kao[9](1999)提出的检验方法，这两种检验方法的原假设均为不存在协整关系，从面板数据中得到残差统计量进行检验。Luciano(2003)中运用Monte Carlo模拟[10]对协整检验的几种方法进行比较，说明在T较小（大）时，Kao检验比Pedroni检验更高（低）的功效。
1.指标选取和数据来源
经济增长：本文使用地区生产总值 ，以1999年为基期，根据各地区生产总值指数折算成实际 ，单位：亿元。
能源消费：考虑到近年来我国能源消费总量中，煤炭和石油供需存在着明显低估，而电力消费数据相当准确。因此使用电力消费更能准确反映能源消费与经济增长之间的内在联系（林伯强，2003）。所以本文使用各地区电力消费量 作为能源消费量，单位：亿千瓦小时。
环境污染：污染物以气休、液体、固体形态存在，本文选取工业废水排放量作为环境污染的量化指标，单位：万吨。
本文采用1999-2006年全国30个省（直辖市，自治区）的地区生产总值 、电力消费量 和工业废水排放量 的数据构建面板数据集。30个省（直辖市，自治区）包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆，由于西藏数据不全故不包括在内。数据来源于《中国统计年鉴2000-2007》。为了消除变量间可能存在的异方差，本文先对地区生产总值 、地区电力消费量和工业废水排放量进行自然对数变换。
‘叁’ 如何用spss进行面板数据分析
spss不能做面板数据分析，一直我都期望spss把这块功能加上去，这样我就不用再研究其他软件了，结果一直没有。
所以做面板数据分析 要用stata或eviews
‘肆’ 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
‘伍’ 使用面板数据进行分析有哪些优点
统计表是统计图的基础.要做统计图,一般会先做统计表.统计表中的数据很详细,但是不利于直观地分析问题.所以,如果要针对某一问题进行研究,就要在统计表的基础上做相应的统计图,其中,条形统计图能够直观地反映各变量数量的差异,折线图能直观反映各变量的变化趋势.总之,统计表的优点是详细,便于分析研究各类问题.条形统计图的优点是能够直观反映变量的数量差异,便于比较数量差异,研究数量差异问题.
以下为详细解释两者定义及作用.
条形统计图 :
用一个单位长度(如1厘米)表示一定的数量,根据数量的多少,画成长短相应成比例的直条,并按一定顺序排列起来,这样的统计图,称为条形统计图.条形统计图可以清楚地表明各种数量的多少.条形图是统计图资料分析中最常用的图形.按照排列方式的不同,可分为纵式条形图和横式条形图;按照分析作用的不同,可分为条形比较图和条形结构图.
特点:(1)能够使人们一眼看出各个数据的大小.(2)易于比较数据之间的差别.
统计表:
数据经整理后使之进一步表格化,便形成统计表（statistical table）
统计表是由纵横交叉线条所绘制的表格来表现统计资料的一种形式.
统计表是用原始数据制成的一种表格.它的作用是：①用数量说明研究对象之间的相互关系.②用数量把研究对象之间的变化规律显着地表示出来.③用数量把研究对象之间的差别显着地表示出来.这样便于人们用来分析问题和研究问题.
统计表的形式繁简不一,通常按项目的多少,分为单式统计表和复式统计表两种.只对某一个项目的数据进行统计的表格,叫做单式统计表,也叫做简单统计表.统计项目在两个或两个以上的统计表格,叫做复式统计表.
统计表的内容一般都包括总标题、横标题、纵标题、数字资料、单位、制表日期.总标题是指表的名称,它要能简单扼要地反映出表的主要内容,横标题是指每一横行内数据的意义；纵标题是指每一纵栏内数据的意义；数字资料是指各空格内按要求填写的数字；单位是指表格里数据的计量单位.在数据单位相同时,一般把单位放在表格的左上角.如果各项目的数据单位不同时,可放在表格里注明.制表日期放在表的右上角,表明制表的时间.各种统计表都应有“备考”或“附注”栏,以便必要时填入不属于表内各项的事实或说明.
‘陆’ 面板数据做相关性分析
不需要分年做,直接做就可以了.相关分析最少不能少于两个数据,当然数据越多越好.
‘柒’ 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着的，随机效应模型稍微好一点点但还是不显着。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着，这个结果不能直接用来分析的，是错误的
‘捌’ 借助stata用面板数据做调节效应的分析。分析前后需要什么检验和步骤
是IQ无案后还是可以做很多天纵横
‘玖’ 请问如何用面板数据做主成分分析啊
这个是非常复杂的，不建议你自己做
我替别人做这类的数据分析蛮多的