時間序列計量經濟學和麵板數據計量經濟學有什麼區別？

這個問題可能非常幼稚，但是如果時間序列和麵板數據方法之間存在差異，我教授計量經濟學的方式讓我很困惑。

關於時間序列，我已經討論過協方差平穩、AR、MA 等主題。關於面板數據，我只看到過固定效應與隨機效應（或更一般地說，分層模型）形式的討論，差異 -差異等

這些主題在某些方面是否相關？既然面板數據也有時間維度，為什麼不討論AR、MA等呢？

如果答案是我對面板方法的教育根本不夠，你能指出一本書不僅僅涵蓋 FE/RE，差異中的差異嗎？

至少在社會科學中，您經常擁有具有大 N 和小 T 漸近線的面板數據，這意味著您觀察每個實體的時間相對較短。這就是為什麼應用面板數據的工作通常不太關心數據的時間序列部分。

儘管如此，時間序列元素在面板數據的處理中仍然很重要。例如，自相關程度決定了固定效應還是一階差分更有效。在差異差異中，正確處理標準誤差以解釋自相關對於正確推理很重要（參見Bertrand 等人，2004 年）。使用小 N、大 T 漸近估計的動態面板也是可用的，你經常在宏觀經濟學中找到這樣的數據。在那裡，您可能會遇到已知的時間序列問題，例如面板非平穩性。

Wooldridge (2010) “橫截面和麵板數據的計量經濟學分析”中提供了對這些主題的出色處理。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/122741