本文研究了用参数 Bootstrap方法(简称 PB方法)来解决 Panel数据模型中一些假设检验及多重比较的问题.本文的研究工作主要包含以下两个方面：　　1.对仅含有固定个体效应的 Panel数据模型(也称为协方差分析模型)，在非平衡、异方差的情况下，运用 PB方法通过构造两两多重比较的同时置信区间来研究了模型中个体效应相等的多重比较问题.模拟结果表明，PB检验方法甚至能够在样本量很小的时候很好的控制犯第一类错误的概率.　　2.对多个含有随机个体效应和时间效应的 Panel数据模型，研究了模型中全部回归系数相等性的假设检验问题，提出了一种 PB检验方法.同时，将这种方法应用推广到了多重比较的问题中.通过有限样本的模拟表明，提出的检验方法具有良好的检验功效，且不受样本容量、模型个数、和个体效应方差、时间效应方差以及误差项方差取值的影响.