变点问题是一类重要的统计学问题,在对变点进行检验和估计时,面板数据之于单条时间序列,其优点非常突出,当一条时间序列由于观测值较少而难以确定变点位置时,使用多条时间序列来一起定位变点是比较容易的.面板数据的变点问题按其变化趋势可分为两类:突变变点和渐变变点,本文着重于后者,研究了面板数据的渐变变点问题.本文对面板数据渐变变点的研究分为检验和估计两部分.主要内容如下:首先,研究了面板数据均值渐变变点的检验问题.构造Ratio检验统计量,分别在原假设与备择假设下得到其极限性质,并通过数值模拟验证了在每条时间序列观测值个数相同时,面板数据的检验效果优于单条时间序列.其次,研究了面板数据的均值渐变变点的估计问题.使用最小二乘方法构造变点位置估计量,证明了估计量的相合性,得到其收敛速度,并通过数值模拟与实例分析验证方法的有效性与实用性.最后,研究了面板数据中每条时间序列跃度相同时的方差渐变变点的估计问题,将面板数据模型的方差渐变变点问题转化为均值渐变变点问题,构造转化后的均值渐变模型变点位置的最小二乘估计量,证明估计量的相合性,得到其收敛速度,并用数值仿真验证了方法的有效性.