九游娱乐定义：多个经济个体的变量在同一时点上的取值，主要表现的是不同对象的个体差异，估计横截面数据模型时可能遇到的主要问题是异方差性。比如2012年中国各省的GDP。

　　定义：某个经济个体的变量在不同时点上的取值，时间间隔可以是等间距或者不等间距，时间序列模型的估计中可能存在的主要问题则是自相关性。时间序列法是一种定量预测方法,在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。比如1978-2012年山东省每年的GDP。

　　时间序列可以分为平稳序列和非平稳序列两大类，平稳序列是基本.上不存在趋势的序列;非平稳序列是包含趋势、季节性或周期性的序列，如某城市连续多年的月平均气温数据就是非平稳序列，具有季节性和周期性的变化特征。针对不同类型的时间序列，所用的预测方法一般也不同。 对于平稳时间序列，常用移动平均法和简单指数平滑法进行拟合，而当观测值多于50个时一-般都采用自回归积分滑动平均模型，简称ARIMA模型。对于非平稳时间序列，首先需要确定时间序列所包含的成分，然后再用适当的模型去拟合,例如含有趋势、季节和循环成分的时间序列可以采用分解预测的方法。

　　设定一个时间序列模型有三个要素：模型的函数形式;模型中变量的滞后结构;误差项的相关性结构。时间序列建模是指对时间序列数据进行分析并建立恰当的模型,其主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。时间序列数据是指在不同时间收集到的数据，这类数据是按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况。

　　在进行时间数列分解时,一般把时间数列的构成因素按性质和作用分为4类:即长期趋势、季节波动、循环变动和不规则变动。

　　时间数列在长时期内呈现出来的某种持续上升或持续下降的变动称为长期趋势。它是对未来进行预测和推断的主要依据。长期趋势往往是由某些固定的、系统性的因素造成的。它代表着研究对象的总发展方向,既可以是线性的,也可以是曲线的。

　　时间数列在一年内重复出现的周期性波动称为季节波动。季节波动中“季节一词不仅仅是指 年一中的四季，其实它指广义的任何一种周期性的变化。

　　时间数列呈现出来的围绕长期趋势的--种波浪形或震荡式变动称为循环变动,也称作周期变动。周期变动没有固定规律,其循环的幅度和周期的波动性很强，而且其周期短的一般也要3~5年，长的可达几十年。

　　定义：多个经济个体的变量在不同时点上的取值。比如1978-2012年中国各省每年的GDP。假定我们抽取了一个容量为N的截面样本,对样本中每一个体观测T个时间单位( T 1),就形成了一个容量为NT的新样本,这种新样本数据称作面板数据/纵列数据(paneldata),又称作时间序列截面数据( time series/ cross sectional data) ,简称TS/CS数据,也称作混合数据(pooled data)。面板数据是截面上个体在不同时刻的重复观测数据，能够同时反映变量在截面和时间二维空间上的变化规律和特征。

　　注意：混合截面数据每一时点都要进行随机抽样，观测n个时点要进行n次抽样；而面板数据是对同一样本不同时期的重复观测。

　　现实中面板数据有两种类型:如果每个横截面单元都有相同数目的时间序列观测,这样的面板(数据)称为

　　短板指横截面单元的个数N大于时期数T，统计模型主要有混合OLS模型、固定效应模型和随机效应模型，最短的是两期面板数据；而长板指时期数T大于N。