面板数据是指在时间序列上取多个截面,同时在这些截面上选取多个样本观测值所构成的数据。它综合了截面数据和时间序列和的特征,成为现代计量经济学的重要分析领域。作为计量经济学的另一个热点,非参数估计也得到了相当多的关注。一般情况下经济变量的模型形式未知或不确定,要对整个回归函数进行估计,因而非参数回归模型更符合现实情况,有着更广阔的应用前景。我们在建立计量经济模型时,往往有的因素是没有考虑到或者我们无法观测到的。这时候所建立的模型常常存在误差的自相关,最后得到的参数估计就不是无偏或者有效的了。面板数据模型就是在这种情况下产生了,它可以在我们遗漏一些解释变量时不需要观测其实际值而获得参数的无偏估计。本文第一部分介绍了面板数据和非参数估计模型在国内外的发展以及二者之间的关系。第二章阐述了面板数据的一些基本模型,并对固定效应和随机效应检验引入了Hausman检验加以确定。在第三部分对非参数中的局部线性估计进行了介绍,把它引入到了面板数据模型的估计中,并且对估计量的渐近正态性进行了证明。在最后一部分我们把局部线性估计的面板数据模型应用到了对可支配收入和消费性支出的关系研究中,通过对比我们得出局限性估计作为一种面板数据的估计方法具有较高的精确度。