简而言之，没有多元时间序列数据这样的东西。唯一的经典数据类型是：横截面、时间序列、池化横截面和面板数据。

面板数据是多维的。时间序列是一维的。时间序列数据是一种面板数据。1 家公司过去一年的每日收盘价是一个时间序列数据集，因为单独的时间变量可以唯一地标识每个观察值。我将只使用 8 天的价格而不是一年，但想法是一样的。

10 家公司过去一年的每日收盘价既可以是面板数据集，也可以是时间序列数据集，具体取决于它是宽格式还是长格式。

如果数据的组织方式使得 Time 仍然唯一地标识每个观察值（即宽格式），那么它仍然是一个时间序列数据集，并且 10 家公司中的每家公司的每日收盘价都有不同的列。请参见下面的示例：

另一方面，如果它被组织成单独的时间不再唯一地标识每个观察（即长格式），那么它就是一个面板数据集。对于 10 家公司，您需要同时使用时间和公司 ID 来唯一标识每个观察。请参见下面的示例：

在任何统计软件中，都可以直接将数据集从宽到长以及从长到宽重塑。

多变量时间序列这个词很常见，但它不是指一种数据集，而是指一种分析。更准确地说，它是指有多个响应变量的时间序列回归分析类型。（确保将其与多重时间序列回归区分开来，后者指的是具有一个响应变量和多个预测变量的回归）。多元时间序列分析的一个例子是 VAR（向量自回归）。

更多关于 VAR 的信息： https ://en.wikipedia.org/wiki/Vector_autoregression

我希望这有帮助。