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1标题 2 源 3 时间
var t = "";
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jQuery("li[name='ti']").removeClass("current2");
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function bind_CommentsList(mtype, pageindex) {//绑定书评
var pagesize = 15;
jQuery.getJSON('/AjaxBookNoUser.ashx?___time=' + Math.random(), { ___type: 'Get_CommentsInfoLits', bookid: bookid, mtype: mtype, pageindex: pageindex, pagesize: pagesize }, function (result) {
if (result != "0" && result != "-1") {
var html = "";
jQuery.each(result.list, function (i, item) { //绑定Table 0 地址
1标题 2 源 3 时间
var t = "{2}{3}";
t = t.format("/bookview/" + bookid + "/" + item.PubYear + "/" + item.GUID, item.Title, item.Source, item.PubDate.split(' ')[0]);
jQuery(".book_comms_tab").html(html);
if (result.page.icount > pagesize){ //绑定分页
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jQuery(".book_comms_tab").html("暂时没有书评信息。");
function bind_pager(m, p, c,f,d) {//分页 m-type p-index c-count f-function d-control
var phmb = "&"
var ph = "";
var pi = parseInt(p);
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if (first > 0) {
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ph += phmb.format("", m, first, "上一页",f);
for (var j = ((pi - 4) > 1) ? (pi - 4) : 1; (j <= ci) && (j
1) ? (pi - 4) : 1) + 8)); j++) {
if (j == pi) {
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ph += phmb.format("", m, j, j,f);
var last = ((pi + 1) > ci) ? (ci + 1) : (pi + 1);
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有关面板数据方面的理论和方法，很实用的
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面板数据模型中的非参数统计方法及其应用
面板数据是横截面数据和时间序列数据所构成的二维结构数据。因为它结合了时间序列和横截面数据的特点和性质，所以其应用越来越广泛。当我们建立面板数据模型时，可以考虑到我们遗漏的某些解释变量，避免出现误差项的自相关，而且可以得到无偏估计。由于经济变量之间的关系不能确定是线性还是非线性，经济模型的形式不能确定，与传统的参数估计方法相比，用非参数方法估计模型的参数更加符合实际情况。　　本文将计量经济学中十分具有研究价值的面板数据和非参数估计方法结合起来，分析面板数据模型的非参数估计方法以及应用。面板数据模型总体来说可以分为静态模型和动态模型两种，本文第一部分，介绍了静态模型的三种基本模型形式和静态变系数模型，另外介绍了动态模型中的含有外生变量的基本模型及其各自的估计方法。本文第二部分介绍了非参数估计方法中的核估计和局部线性估计方法，详细介绍了单变量模型中窗宽的选择方法，得出交叉验证法最为有效的结论，最后介绍了局部线性估计法在固定效应模型中的应用。　　本文最后的核心部分，通过实证分析我国消费函数的面板数据模型，首先进行模型的设定检验，然后将固定效应模型的一阶差分估计、LSDV参数估计、含有外生变量的动态模型的GMM参数估计以及模型的非参数局部线性估计的结果进行比较分析，得出非参数估计方法所得到的估计值更加可靠、精确的结论。
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高级计量经济学 第三章
面板数据模型
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计量经济学的面板数据模型分析
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摘要 面板数据又称平行数据，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。在经典的计量经济学中，作为样本观测值，
或者是截面数据，或者是时间序列数据。随着计量经济学理论方法的发展和应用
领域的拓展，经常需要同时采用截面数据和时间序列数据作为样本。如，分析我
国的结构性失业问题，它既受到各地区产业结构的影响，也受到国家在各个时期
的宏观政策的影响。只利用截面数据，即同一时间上不同地区的数据作为样本观
测值，可以分析各地区不同的产业结构对结构性失业的影响，但是不能分析国家
的宏观政策对各地区结构性失业的影响；只利用时间序列数据，即选择同一省市
或者全国不同时间的数据作为样本观测值，可以分析国家的宏观政策对结构性失
业的影响，但是不能够分析不同的产业结构对结构性失业的影响。如果采用面板
数据，即选择不同地区在不同的时间上的数据作为样本观测值，无疑既可以分析
国家的宏观政策对结构性失业的影响，也可以分析不同的产业结构对结构性失业
的影响。如此看来，需要从面板数据出发研究分析的实际经济问题，是十分普遍
的。 本文主要介绍了面板数据的特点、线性面板数据模型，动态的面板数据模型，
给出了这些模型中参数的估计方法。在一般的线性模型中，我们主要研究的是在
不完全信息下的双向误差模型，研究了参数性质，构造了检验个体效应和时间效
应的统计量，并这些统计量的渐近性进行了证明，最后从数值实验中去验证了这
些结果。对于动态模型，我们主要和一般的线性模型的参数估计作了比较，给出
得到参数一致估计的方法，
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