動態面板資料模型。是指透過在靜態面板資料模型中引入滯後被解釋變數以反映動態滯後效應的模型。這種模型的特殊性在於被解釋變數的動態滯後項與隨機誤差組成部分中的個體效應相關。從而造成估計的內生性。

相對於只具有一個時點的橫截面資料模型。面板資料包含了更多時間維度的資料。從而可以利用更多的資訊來分析所研究問題的動態關係;而時間序列模型。其資料往往是由個體資料加總產生的。在實際計量分析中。在研究其動態調整行為時。由於個體差異被忽略。其估計結果有可能是有偏的。而面板資料模型能夠透過截距項。捕捉到資料的動態調整過程中的個體差異。有效地減少了由於資料加總所產生的偏誤;同時。面板資料同時具有時間和截面空間的兩個維度。從而分享了橫截面資料和時間序列資料的優點。另外。由於具有更多的觀察值。其推斷的可靠性也有所增加。

截面資料是不同主體在同一時間點或同一時間段的資料，也稱靜態資料，是樣本資料中的常見型別之一；

面板資料，也叫“平行資料”，是指在時間序列上取多個截面，在這些截面上同時選取樣本觀測值所構成的樣本資料。或者說他是一個m*n的資料矩陣，記載的是n個時間節點上，m個物件的某一資料指標。

滯後被解釋變數是內生變數，至於其他的解釋變數，則要看具體經濟含義。

從經濟意義上確定，因為內生外生說到底是跟實際的經濟問題相關的