数据来源：世界银行 数据范围：1996-2020年，全球264个国家 作者收集整理所得！！！ 具体指标包括： 企业信息披露程度指数（0=信息披露少，10=信息披露多）。 经商便利度指数（1=最有利于商业的法规） 新企业密度（每1,000名15-64岁的人中新注册的企业）。 新注册的企业（数量） 信用信息的深度指数（0=低至8=高） 私营信贷局的覆盖率（占成年人的%）。 公共信用登记处的覆盖率（占成年人的%）。 出口产品通关的平均时间（天数） 获得电力连接的时间（天） 企业在一个典型月内的停电情况（数量） 遭遇停电的企业(占企业的%) 获得电力所需的时间（天） 出口成本，遵守边境规定(美元) 出口成本，遵守文件规定(美元) 出口时间，遵守边境规定(小时) 出口时间，遵守文件规定(小时) 利用银行为周转资金融资的企业（占企业的百分比） 利用银行为投资融资的企业（占企业的百分比） 贿赂发生率（至少遭遇过一次贿赂要求的企业百分比） 与未注册公司竞争的公司（占公司的百分比） 向ZF官员的非正式付款（占企业的百分比） 因盗窃和破坏行为造成的损失（占受影响企业年销售额的%）。 获得营业执照所

在stata中运用熵值法求权重，可以运用于面板数据，非常方便。

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为各省份2008年-2018年的保险数据，具体有保险收入，人身险收入及赔付，财产险收入与赔付，各省份GDP，人均GDP，第一产业，第二产业，第三产业数据

论文研究-基于自适应权重的面板数据聚类方法.pdf,  基于二维信息的传统聚类方法并不适用于处理面板数据, 在考察面板数据多重信息特征的基础上, 基于面板数据的"绝对指标", "增量指标"及"波动指标", 重构了面板数据相似性测度的距离函数和Ward聚类算法, 提出了面板数据自适应权重聚类方法. 所提供的算法既可退化为传统的绝对量距离聚类方法, 亦可对面板数据的未来所属类别进行聚类预测. 最后, 实例显示此方法兼具有效性和灵活性.

针对现有动态面板数据分析中存在偶发参数和没有考虑模型参数的不确定性风险问题,提出了基于Gibbs抽样算法的贝叶斯随机系数动态面板数据模型。假设初始值服从平稳分布,自回归系数服从Logit正态分布的条件下,设计了Markov链Monte Carlo数值计算程序,得到了模型参数的贝叶斯估计值。实证研究结果表明:基于Gibbs抽样方法的贝叶斯动态面板回归模型能有效地揭示跨截面滞后变量对响应变量的位置、尺度和形状的影响。

我们为面板数据开发了一个广义动态因子模型，目的是估计未观察到的指数。 虽然在动态因子分析的文献中已经开发了类似的模型，但我们的贡献是三方面的。 首先，与在每个时间段测量同一主题的多个属性的简单动态因素分析相反，我们的模型还考虑了多个主题。 因此它适用于面板数据框架。 其次，我们的模型为每个时间段的每个受试者估计了一个独特的未观察到的指数，这与之前使用所有受试者通用的时间指数的工作相反。 第三，我们开发了一种新颖的迭代估计过程，我们称之为两周期条件期望最大化 (2CCEM) 算法，并且足够灵活以处理各种不同类型的数据集。 该模型应用于测量与供水和卫生设施运营相关的属性的面板上。

面板数据分析的最新理论进展 单位根检验与协整检验 目前,在 Panel Data分析的理论和应用研究中, 单位根和协整理论与应用是最热点 近年来,有关专家对 Panel data的单位根和协整 理论进行了大量的研究该领域开创性研究工作 可以追溯到 Levin和Lin(1992,1993)及Quah (1994) Pane|Data的单位根和协整理论是对时间序列的 单位根和协整理论研究的继续和发展