面板數據有三種模型，變截距、變係數、不變參數模型。具體選擇哪一種模型，不光光從技術上要進行判定，而且要結合你分析的狀況以及數據的可行性進行綜合判定，例如你想研究不同年份的對GDP的影響，你不光考慮其他因素，同時要把時間作為虛擬變量加入迴歸，其實就是時刻固定效應模型。
固定效應模型分為三種：個體固定效應模型、時刻固定效應模型和個體時刻固定效應模型。如果我們是對個體固定，則應選擇個體固定效用模型。但是，我們還需作個體固定效應模型和混合估計模型的選擇。所以，就要作F值檢驗。本文在此僅就面板數據的固定效應進行判定：首先對於建立假設。
假設檢驗如下：
H0：對於不同橫截面模型截距項相同（建立混合估計模型）。SSEr
H1：對於不同橫截面模型的截距項不同（建立時刻固定效應模型）。SSEu
構造F統計量：
F=[( SSEr - SSEu)/(T+k－2)]/[ SSEu/(NT-T-k)]
其中，SSEr表示約束模型（混合估計模型的）的殘差平方和（Sum squared resid），SSEu表示非約束模型（個體固定效應模型的）的殘差平方和（Sum squared resid）。非約束模型比約束模型多了T–1個被估參數。需要指出的是：當模型中含有k個解釋變量時，F統計量的分母自由度是NT-T- k。通過對F統計量我們將可選擇準確、最佳的估計模型。
具體在Eviews軟件上的操作分為四步如下：
第一步，先作混合效應模型： 在cross-section 一欄選擇None ，Period也是None；Weights是cross-section Weights，然後把迴歸結果的Sum squared resid值複製出來，就是SSEr
第二步：作個體固定效用模型：在cross-section 一欄選擇Fixed ，Period也是None；Weights是cross-section Weights，然後把迴歸結果的Sum squared resid值複製出來，就是SSEu
第三步：根據公式F=[( SSEr - SSEu)/(T+k－2)]/[ SSEu/(NT-T-k)]。計算出結果。其中，T為年數，不管我們的數據是unbalance還是balance看observations就行了， 也即Total pool (balanced) observations:的值，但是如果是balance我們也可以計算，也即是每一年的企業數的總和。比如說我們研究10年，每一年有500加企業， 則NT＝10×500＝5000。K為解釋變量，不含被解釋變量。
第四步，根據計算出來的結果查F值分佈表。看是否通過檢驗。檢驗準則：當F> Fα(T-1, NT-T-k) , α=0.01,0.05或0.1時，拒絕原假設，則結論是應該建立個體固定效應模型，反之，接受原假設，則不能建立個體固定效應模型。
面板數據的知識非常多，非常雜，想繼續瞭解，大家慢慢來。先了解面板數據的一些基礎知識，對大家做論文和科研有一定的幫助。學如逆海行舟，不進則退。
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