用于截面数据的相对分析方法

‘壹’ 横截面数据的横截面数据分析的要点

在分析横截面数据时，应主要注意两个问题：
一是异方差问题，由于数据是在某一时期对个体或地域的样本的采集，不同个体或地域本身就存在差异；
二是数据的一致性，主要包括变量的样本容量是否一致、样本的取样时期是否一致、数据的统计标准是否一致。
异方差性的检验
对异方差的检验大多集中于线性模型情形，检验方法很多。主要的检验异方差性的方法有：图示检验法、等级相关系数检验法、戈里瑟检验(Glejser Test)、巴特列特检验、布鲁奇-培根检验(The Breusch-Pagan Test)、戈德菲尔德-匡特检验(The Goldfeld-Quandt Test)、沃特检验(Wald Test)、拉格朗日乘数检验、似然比检验、怀特大样本检验等。这些检验方法在性能上各有优劣，互为补充，在具体操作时宜结合使用，相互验证，不应单凭个别检验结论做出歧视性或排他性的断言。

‘贰’ 什么是截面分析方法

横向分析法（Cross-Section Analysis），
也称横断面分析、截面分析
是对同一时期数据资料进行横剖研究，探讨社会经济现象和自然状况在特定时期相关程度、关系与变化的方法。
其特点是在横向联系基础上，撇开各种事物，现象和过程的具体特征，以抽象方式探讨对象目标变化的趋势与规律。它借助各种系统、运筹、博弈、决策和数学手段，研究目标对象的横向关系和经济社会效果。随着现代知识领域的发展，它渐渐同散见于各学科中的新理论，新知识综合形成新的分析媒体，从而出现了理论控制方法、稳定机制方法和随机过程方法等。
横向分析法在经济管理中有越来越广阔的前景，现成为国内外社会科学研究的主要手段。
横向分析法的内容
横向分析是一完整系列，它包含单变项，双变项和多变项分析等几种，后者尤占重要地位。多变项分析按目的可分三类：
1、详细分析。旨在分析两个变项(X与Y)之间的关系，并引入其他变项，深入剖析这两个变项的相关性质。
2、多因素分析。其目的是分析多个自变项(量)(X1,X2,X3等)对某个依变项(量)Y的共同影响与相对效应。
3、多项相互关系分析。其意在于求简化众多变项(X1,X2,X3,X4等)之间的相互关系。
它们通过对资料对象的不同层次，方面的横剖分析，解释相互间的关系，为决策奠定基础。
横向分析法的阶段
应用此法的过程可分为三个阶段：
1、筹划阶段。如确定目标对象，收集对象的数据资料，抽取相关样本，为横剖分析作前期工作。
2、执行阶段。如具体测算对象指标，揭示经济现象和事物间的联系作用及关系，以统计图表和数学方程计算变项的目标值和相对效应。
3、总结经验阶段。将测算数据和统计指标代入各方程或图表，验证运算值的准确程度，为制定正确决策提供依据。
横向分析法在财务分析的应用
横向分析法在财务指标计算的基础上，从空间、行业的角度对指标进行互相对比的分析方法。比如A公司本年度各项财务指标都超额完成了计划数，同时与上期和历史最好时期的财务指标对比，也是令人满意的。但与B公司的财务指标相比，则差距较大(假定两个公司的生产条件相同)。因而，一般讲，B公司较A公司的经营状况更好。所以，股票购买者应择购B公司的股票。
例如：A公司净资产收益率为0.35%，营业利润率为0.74%，每股收益为0.009(元)。而假设B公司净资产收益率为10%，营业利润率为12%，每股收益为0.57(元)。比较之后，就自然会选择B公司的股票。

‘叁’ 面板数据分析方法总结

面板数据分析方法总结

横截面的异方差与序列的自相关性是运用面板数据模型时可能遇到的最为常见的问题,此时运用OLS可能会产生结果失真,因此为了消除影响,对我国东、中、西部地区的分析将采用不相关回归方法( SeeminglyUnrelated Regression, SUR)来估计方程。而对于全国范围内的估计来说,由于横截面个数大于时序个数,所以采用截面加权估计法(Cross SectionWeights, CSW) 。
一般而言，面板数据可用固定效应(fixed effect) 和随机效应(random effect) 估计方法,即如果选择固定效应模型,则利用虚拟变量最小二乘法(LSDV) 进行估计;如果选择随机效应模型,则利用可行的广义最小二乘法(FGLS) 进行估计(Greene ,2000) 。它可以极大限度地利用面板数据的优点,尽量减少估计误差。至于究竟是采用固定效应还是随机效应,则要看Hausman 检验的结果。
单位根检验：在进行时间序列的分析时,研究者为了避免伪回归问题,会通过单位根检验对数据平稳性进行判断。但对于面板数据则较少关注。随着面板数据在经济领域应用,对面板数据单位根的检验也逐渐引起重视。面板数据单位根的检验主要有Levin、Lin 和Chu 方法(LLC 检验) (1992 ,1993 ,2002) 、Im、Pesaran 和Shin 方法( IPS 检验) (1995 ,1997) 、Maddala 和Wu 方法(MW检验) (1999) 等。
协整检验：协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。在进行了各变量的单位根检验后,如果各变量间都是同阶单整，那么就可以进行协整检验了。面板协整检验理论目前还不成熟,仍然在不断的发展过程中,目前的方法主要有:(1)Kao(1999)、Kao and Chiang(2000)利用推广的DF和ADF检验提出了检验面板协整的方法,这种方法零假设是没有协整关系,并且利用静态面板回归的残差来构建统计量。(2)Pedron(i1999)在零假设是在动态多元面板回归中没有协整关系的条件下给出了七种基于残差的面板协整检验方法。和Kao的方法不同的是,Pedroni的检验方法允许异质面板的存在。(3)Larsson et a(l2001)发展了基于Johansen(1995)向量自回归的似然检验的面板协整检验方法。这种检验的方法是检验变量存在共同的协整的秩。
一般的顺序是：先检验变量的平稳性,当变量均为同阶单整变量时,再采用协整检验以判别变量间是否存在长期均衡关系。如果变量间存在长期均衡的关系,我们可以通过误差修正模型(ECM) 来检验变量间的长期因果关系;如变量间不存在协整关系,我们将对变量进行差分,然后通过向量自回归模型(VAR),检验变量间的短期因果关系。

‘肆’ 常用的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

‘伍’ 适用于截面数据的统计分析方法有哪些

对比分析、水平分析、平衡分析、相关分析法4钟

‘陆’ SPSS软件如何处理截面数据,能详细一点吗，推荐一种方法就可以，非常感谢啊！！！！1

采用非参数检验的方法吧，能看出这大批量数据的差异性，因为截面数据的本身样本的个体就有差异。
可以用SPSS里的K个独立样本的非参数检验。

‘柒’ 适用于截面数据的统计方法有哪些

1、计量资料的统计方法

分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。

参数检验法主要为t检验和方差分析(ANOVA，即F检验)等，两组间均数比较时常用t检验和u检验，两组以上均数比较时常用方差分析；非参数检验法主要包括秩和检验等。

2、计数资料的统计方法

计数资料的统计方法主要针对四格表和R×C表利用检验进行分析。

3、等级资料的统计方法

等级资料(有序变量)是对性质和类别的等级进行分组，再清点每组观察单位个数所得到的资料。在临床医学资料中，常遇到一些定性指标，如临床疗效的评价、疾病的临床分期、病症严重程度的临床分级等，对这些指标常采用分成若干个等级然后分类计数的办法来解决它的量化问题，这样的资料统计上称为等级资料。

(7)用于截面数据的相对分析方法扩展阅读

主要的检验异方差性的方法有：图示检验法、等级相关系数检验法、戈里瑟检验(Glejser Test)、巴特列特检验、布鲁奇-培根检验(The Breusch-Pagan Test)、戈德菲尔德-匡特检验(The Goldfeld-Quandt Test)、沃特检验(Wald Test)、拉格朗日乘数检验、似然比检验、怀特大样本检验等。

这些检验方法在性能上各有优劣，互为补充，在具体操作时宜结合使用，相互验证，不应单凭个别检验结论做出歧视性或排他性的断言。

‘捌’ 如何用eviews做截面数据分析

建立文件时采用：
undated
形式，导入数据后的回归分析方法，和时间序列数据一样。

‘玖’ 采访得来的内容怎么用截面数据分析

应该是用 ARIMAX来做，先检验协整，如果协整继续做，看协相关图，写出模型表达式，再利用ARMA拟合。应该是这样

‘拾’ 什么是横截面数据分析举个例子啊~谢谢

一种观察性研究，其分析从特定群体或代表性子集收集的数据时间点，即横截面数据。横截面数据，计量经济学专用名词。横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。

在经济学中，横断面研究通常涉及使用横截面回归，以便在给定时间点上对一个或多个独立变量对感兴趣的因变量的因果效应的存在和大小进行排序。它们不同于时间序列分析，其中一个或多个经济总量的行为通过时间跟踪。

(10)用于截面数据的相对分析方法扩展阅读

横截面数据按照统计单位排列的。因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。与时间数据完全一样，横截面数据的统计口径和计算方法（包括价值量的计算方法）也应当是可比的。

例如，为了研究某一行业各个企业的产出与投入的关系，我们需要关于同一时间截面上各个企业的产出Q和劳动L、资本投入K的横截面数据。这些数据的统计对象显然是不同的，因为是不同企业的数据。

但是关于产出Q和投入L、K的解释、统计口径和计算方法仍然要求相同，即本企业的Q、L、K在统计上要求可比。