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目录

• 1. xtbalance 命令的使用
• 2. xtbalance 的流程
  • 2.1 生成连续时间的非平衡面板
  • 2.2 不用 xtbalance 命令的处理成平衡面板的方法
  • 2.3 xtbalance 的使用
• 3. 非连续时间的非平衡面板的处理
  • 3.1 生成数据
  • 3.2 处理成平衡面板
  • 3.3 使用 xtbalance 的新姿势
• 4. 非平衡面板非连续时间也没有固定间隔
• 5. 后记 (连玉君)

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重要声明 (2019.4.16-连玉君)：
在实证分析过程中，使用平行面板数据通常是不得已而为之的事情。这是因为，受限于计量理论的发展，有些模型只能应用于平行面板，如 Hansen (1999, JoE) 提出的面板门槛模型；Love and Zicchino (2006, QREF) 文中使用的面板 VAR 模型。事实上，强行把数据处理为平行面板数据，意味着留下来的公司都是上市时间较长、规模较大的公司，基于这些公司得到的结论并不能直接推广到所有公司中。简言之，使用平行面板数据存在一个潜在的风险：我们在数据处理过程中，人为地引入了样本选择偏误问题。因此，如果你使用的模型适用于非平行面板，那么要把尽可能完整的数据纳入样本，而尽力避免人为删减。

• Hansen, B., 1999, Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing, and inference, Journal of Econometrics, 93 (2): 345-368. -PDF-
• Love, I., L. Zicchino, 2006, Financial development and dynamic investment behavior: Evidence from panel VAR, Quarterly Review of Economics and Finance, 46 (2): 190-210. -Link- 

之前，我在处理数据的时候，经常碰到一些非平衡面板数据，当时处理完后才发现连玉君老师之前已经编写了一个 xtbalance 的命令，该命令专门用于将连续时间非平衡面板处理成平衡面板。但是，该命令在处理非连续时间的非平衡面板有点缺陷，所以平时我还是自己写命令来处理非平衡面板数据的问题，这两天我发现有同学还有一些别的交流群里的群友在用的时候就碰到这个问题，今天，我就打算细讲如何将非平衡面板转换成平衡面板。

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