面板回归模型python

面板回归模型是一种统计学方法，常用于分析面板数据（即跨时间和跨个体的数据）。在Python中，有多种库可以用于实现面板回归模型，其中最常用的是statsmodels和linearmodels。

使用statsmodels进行面板回归模型的代码示例如下：

import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols

# 假设我们有一个名为df的面板数据集，其中y是因变量，x1和x2是自变量，i是个体维度，t是时间维度
model = ols('y ~ x1 + x2 + EntityEffects + TimeEffects', data=df)
result = model.fit()
print(result.summary())

这里我们使用了ols函数创建了一个面板回归模型，其中`EntityEffects`和`TimeEffects`用于分别加入个体固定效应和时间固定效应。最后使用fit函数拟合模型并输出结果。

另外，如果需要进行更高级的面板回归分析，可以使用linearmodels库。具体使用方法可以参考官方文档。