面板数据模型在计量经济学的理论与应用研究中受到越来越多的重视，无论是在微观计量领域还是宏观计量领域，面板数据模型都将是一个主流的发展方向。例如微观计量领域中，面板probit、面板Tobit都是传统的离散因变量模型在面板数据的拓展，属于微观计量经济学的前沿性研究领域；而宏观计量经济学中目前被广泛采用的随机动态一般均衡（DSGE）也已向面板数据拓展，出现了利用面板数据构建的跨国DSGE模型，这也属于宏观计量经济学的前沿研究领域。因此，鉴于面板数据模型在计量经济学的理论与应用研究中都有着重要的地位，对面板数据模型进行更深入的探讨有重大的研究价值。传统的面板数据模型在复合误差项中包含个体效应与时间效应，并且个体效应与时间效应是以加法的形式引入的，这样的模型设定形式存在一个比较明显的缺陷；那就是，时间效应与个体效应的加法设定形式意味着时间效应与个体效应的系数对于所有时间或者不同观测个体都是一致的，这等于是对模型施加了一个约束，这样的约束显然是不符合经济现实的。例如在劳动经济学中备受关注的教育对工资的影响分析中，个体效应往往被解释成为观测不到的个人禀赋，而个人禀赋是工资水平的重要解释变量，因此将个人禀赋包含进模型能有效地防止遗漏变量偏误；但加法的设定形式使得个人禀赋对于工资的影响是不随时间变化的，这显然是不符合经济常识的；对于这个问题的改进就是引入个人禀赋与时间因子的交互项，这样就可以观测到个人禀赋随时间而变的定价轨迹。还例如在宏观经济学对于通胀的实证研究中，如果选择的样本不仅包含各个省份的面板数据，而且还含有影响各省通胀的时间序列变量如利率和汇率等；在这种情况下，利率等时间序列变量就是一个时间效应，如果以加法的形式引入利率即意味着各省通胀对于利率变化的反应是一致的，这显然是不符合逻辑的；对这个问题的一个改进也是在模型中引入利率与个体效应的交互项，而交互项中的个体效应就能捕捉到各个省份对于利率变化的不同敏感度。因此，在面板数据模型中引入交互效应能对面板数据作出实质性的改进与创新。本文的研究内容是将个体效应与时间效应的乘积项引入面板模型得到含交互效应的面板数据模型。为了全方位的考察交互效应对于面板数据模型的影响，本文分别对单方程与多方程、静态与动态、线性与非线性各种情况进行了详细的论证与分析，具体来说，主要工作包含以下几个方面：首先，本文将交互效应引入静态单方程面板数据模型构建了交互效应静态面板模型，针对该模型提出了模型的设定形式以及参数估计方法，并基于医疗价格及其影响因素的数据，给出了一个应用案例，比较了交互效应静态面板数据模型相对于传统面板数据模型的优势。其次，本文将交互效应引入动态单方程面板数据模型，构建了含交互效应的动态单方程面板数据模型。本文对于该模型提出了一个非线性工具变量的参数估计方法，并给出了该估计方法的Monte Carlo仿真结果。再次，本文在单方程的交互效应面板数据模型中引入非线性转换机制，将交互效应面板数据模型拓展到非线性领域。针对于非线性的交互效应面板数据模型，本文提出了一个基于格点搜索的参数估计方法，并且给出了一个消费结构的应用研究案例。最后，本文将交互效应引入面板结构VAR模型，构建了一个含交互效应的动态面板结构VAR模型（简称IEPSVAR模型），并针对IEPSVAR模型给出了详细的参数估计方法和一个关于通胀形成机制的应用研究案例。