工具&方法 | "名牌包": R语言面板与时间序列模型的常用包
在计量经济学领域，R语言凭借其丰富的包库，为现代数据分析提供了强大的支持。对于面板数据模型和时间序列模型，R语言提供了众多实用且专业的包:
面板数据模型（23个包）
stats包：包含lm()和glm()函数，适用于混合截面模型的估计。
sandwich包：提供稳健性标准误的计算。
clusterSEs、pcse、clubSandwich、plm、Paneldata、OrthoPanels、feisr、panelr、panelvar、pglm、geepack、lme4、nlme、ivfixed、ivpanel、phtt、wahc、panelAR、PANICr、pdR和pampe包，覆盖固定效应、随机效应等模型。
时间序列模型（19个包）
stats包：支持年、季、月等规则间隔时间序列的“ts”函数。
zoo包：包含“zooreg”函数，处理规则和不规则间隔时间序列。
xts包：扩展时间序列处理工具。
forecast包：预测功能。
dynlm、nlme、StructTS、decompose、HoltWinters、ar和arima等包，涵盖自回归、GLS和复杂模型分析。
vars包：提供高级模型诊断和可视化。
urca和tseries包：单位根和协整检验。
CADFtest、pco、tsDyn、PSTR、midasr、gets、tsfa等包，涉及更多时间序列分析方法。
以上包的功能详尽且多样化，使用R语言进行面板和时间序列分析时，可根据具体需求选择合适的包。想要了解更多详细信息，请访问CRAN Task Views官网。本文首发于数据Seminar公众号，更多内容请持续关注。