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面板数据熵值法SPSSAU

面板模型进行熵值法分析

目录

1.背景说明1

2.数据格式1

3.面板数据如何进行熵值法？1

4.案例说明2

5.其它说明3

1.背景说明

熵值法（熵权法）是一种研究指标权重的研究方法，比如有5个指标，分别为指标

1到指标5，并且有很多样本（比如100个样本），即100行*5列数据，此时研究该5个

指标的权重分别是多少。

但从上述可以看到，数据格式上为100个样本即100行数据。如果说当前是面板数

据即比如100家公司分别5年，那么就是100*5=500行数据，依旧还是5个指标，即

500行*5列数据。此时希望利用熵值法研究该5个指标的权重情况，应该如何处理呢？

2.数据格式

首先从数据格式上，应该类似下图，即有2列数据分别标识公司ID和年份，比如

当前为100家公司分别5年，那么就有100*5行的数据。

3.面板数据如何进行熵值法？

熵值法的原理是利用‘熵’来计算权重，‘熵’用来标识信息的不确定性情况，熵越大意

味着不确定性越大-信息量越小-权重越小，这是熵值法的原理。

从原理角度上看：

面板数据要想计算出5个指标的权重，也是利用‘熵’来计算，也即说明只要能计算

出数据的‘熵’值，即可得到权重。而‘熵值’的计算上，并不会考虑是否为面板数据，因而

从原理角度，面板数据与普通数据完全一致，直接放入分析即可。

从分析角度上看：

针对面板数据，通常有两种做法，分别是做1次，分别重复多次再汇总，如下表格

所示：

分析做法说明

一次法完全不考虑是否面板数据，直接与普通数据一样做一次分

析即可

多次法比如5年数据，先筛选出第1次的数据做1次，接着重复

做另外4次，分别得到5次权重，然后将权重求平均值。

一次法，此种做法非常常见，即完全不考虑是否为面板数据，在原理上并没有任何

问题。因为熵值法计算权重的原理是利用‘熵’值信息，相当于把100家公司5年即500

个数字当成一个序列，计算该序列的‘熵’用于判断该500个数字的不确定性情况。最终

得到权重。

另外也可分别筛选出某年数据后，基于100家公司即100个数字看成1个序列，计

算该100个数字的不确定性情况，并且最终得到权重，此法称作多次法。

接下来将以案例进行说明：

4.案例说明

接下来以一份数据，9个公司id，并且5年（2008~2012）的数据进行熵值法。并且

分别以整体做1次，和分别5年做5次。数据类似如下：

如果仅做1次分析，即将该5个指标直接放入分析框中，结果如下：

接着分别筛选出2008年的数据做1次分析，并且重复另外4次，关于SPSSAU进

行样本筛选，如下截图：

分别进行5次，并且将5次的权重结果进行汇总整理如下表所示：

年份指标1权重指标2权重指标3权重指标4权重指标5权重

200842.21%9.21%28.62%10.01%9.95%

200942.69%9.48%28.69%8.49%10.65%

201040.87%9.25%31.10%8.51%10.27%

201140.27%9.27%31.92%7.77%10.77%

201240.67%9.28%33.13%7.43%9.49%

求平均41.34%9.30%30.69%8.44%10.23%

比如上表格，分别做5次分析，每