第二讲面板数据线性回归模型简介本讲主要介绍面板数据线性回归模型的基本概念、估计方法和应用。面板数据是指同时在时间和截面上收集的数据，兼具时间序列和截面数据的特性。与单纯的横截面数据或时间序列数据相比，面板数据能够提供更多的信息，控制不可观测的个体异质性，并减少变量间的共线性。主要内容包括：1.面板数据的基本特征和优势2.静态面板数据模型的设定3.固定效应模型与随机效应模型的区别4.混合OLS、固定效应和随机效应估计方法5.模型选择检验（Hausman检验等）6.动态面板数据模型简介通过学习本讲内容，学员将掌握面板数据模型的基本原理和估计方法，能够运用Stata等统计软件进行实证分析，并正确解释回归结果。