面板数据的单位根检验

如何进行面板数据模型的假设检验和模型选择面板数据模型是一种广泛应用于社会科学研究中的统计分析方法，它能够处理跨时间和个体的数据，克服了截面数据和时间序列数据各自的局限性。

在进行面板数据模型分析时，假设检验和模型选择是两个重要的步骤，能够帮助我们验证模型的有效性和选择最佳的模型。

一、面板数据模型的假设检验面板数据模型的假设检验主要包括固定效应模型和随机效应模型的检验。

1. 固定效应模型的假设检验固定效应模型的核心假设是个体效应不随时间变化，只存在个体间的差异。

以下是固定效应模型的假设检验步骤：首先，我们需要进行单位根检验，以判断个体变量是否是非平稳的。

常用的单位根检验方法有ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验和KPSS（Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin）检验。

其次，我们需要进行系数的显著性检验，以判断个体效应是否存在显著差异。

在面板数据模型中，通常使用固定效应估计器，该估计器通过对个体效应进行固定效应变换，进而估计出个体与时间变量的关系。

最后，我们需要进行模型整体拟合程度的检验，以判断模型是否具有合理的拟合度。

通常可以使用R平方、调整R平方等指标来评估模型的整体拟合程度。

2. 随机效应模型的假设检验随机效应模型的核心假设是个体效应与解释变量的无关性，即个体效应是随机的。

以下是随机效应模型的假设检验步骤：首先，我们需要进行随机效应的显著性检验，以判断个体效应是否存在显著差异。

通常采用最大似然估计方法来估计个体效应的方差，然后使用Wald检验或似然比检验进行显著性检验。

其次，我们需要进行随机效应与解释变量的相关性检验，以判断个体效应是否与解释变量相关。

通常可以使用F检验或t检验来进行相关性检验。

最后，我们需要进行模型整体拟合程度的检验，以判断模型是否具有合理的拟合度。

同样可以使用R平方、调整R平方等指标来评估模型的整体拟合程度。

二、面板数据模型的模型选择在进行面板数据模型分析时，我们常常面临着多种模型选择的困扰。

面板数据分析简要步骤与注意事项（面板单位根检验—面板协整—回归分析）面板数据分析方法：面板单位根检验—若为同阶—面板协整—回归分析—若为不同阶—序列变化—同阶建模随机效应模型与固定效应模型的区别不体现为R2的大小，固定效应模型为误差项和解释变量是相关，而随机效应模型表现为误差项和解释变量不相关。

先用hausman检验是fixed 还是random，面板数据R-squared值对于一般标准而言，超过0.3为非常优秀的模型。

不是时间序列那种接近0.8为优秀。

另外，建议回归前先做stationary。

很想知道随机效应应该看哪个R方？很多资料说固定看within，随机看overall，我得出的overall非常小0.03，然后within是53%。

fe和re输出差不多，不过hausman检验不能拒绝，所以只能是re。

该如何选择呢？步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。

李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。

这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。

他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。

因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。

因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。

而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。

首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。

单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993)很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。

面板数据分析简要步骤与注意事项（面板单位根—面板协整—回归分析）步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。

李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。

这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。

他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。

因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。

因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。

而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。

首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。

单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,LevinandLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。

后来经过Levin et al. (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。

Levin et al. (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250 之间,截面数介于10～250 之间) 的面板单位根检验。

Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS 法,但Breitung(2000) 发现IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung 法。

Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。

面板数据的常见处理标题：面板数据的常见处理引言概述：面板数据是经济学和统计学领域中常见的数据类型，通常包含了多个单位（如个人、公司等）在多个时间点上的观测值。

处理面板数据需要考虑到时间序列和横截面的特性，以及单位间的相关性。

本文将介绍面板数据的常见处理方法，匡助读者更好地理解和分析这种数据。

一、数据清洗1.1 缺失值处理：面板数据中往往存在缺失值，需要根据具体情况选择合适的方法进行处理，如删除缺失值、插值填充等。

1.2 异常值检测：通过统计方法或者图表分析，识别和处理可能影响分析结果的异常值。

1.3 数据转换：对数据进行标准化、归一化等处理，以便更好地进行后续分析。

二、面板数据结构2.1 平衡面板和非平衡面板：平衡面板指每一个单位在每一个时间点上都有观测值，非平衡面板则不然。

需要根据实际情况选择合适的面板结构。

2.2 固定效应和随机效应：固定效应模型假设单位间存在固定不变的效应，随机效应模型则认为这些效应是随机的。

选择合适的效应模型对面板数据分析至关重要。

2.3 滞后效应：考虑到时间序列的特性，需要分析滞后效应，即前一时间点的影响对当前观测值的影响。

三、面板数据分析3.1 回归分析：通过面板数据进行回归分析，可以更准确地估计变量间的关系，包括固定效应和随机效应模型。

3.2 面板数据单位根检验：对面板数据进行单位根检验，以确保数据的平稳性和可靠性。

3.3 面板数据协整关系分析：通过协整关系分析，可以揭示面板数据中的长期均衡关系，匡助理解数据的动态特性。

四、面板数据可视化4.1 时间序列图：通过绘制时间序列图，可以直观地展示面板数据在时间上的变化趋势。

4.2 散点图：绘制散点图可以匡助观察不同单位间的关系，发现潜在的相关性。

4.3 热力图：通过绘制热力图，可以更清晰地展示面板数据中的相关性，匡助理解数据结构。

五、面板数据模型选择5.1 固定效应模型 vs 随机效应模型：根据数据特点和研究目的选择适当的效应模型。

面板数据分析简要步骤与注意事项面板单位根—面板协整—回归分析 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#面板数据分析简要步骤与注意事项（面板单位根—面板协整—回归分析）步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。

李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。

这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。

他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。

因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。

因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。

而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。

首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。

单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,LevinandLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。

后来经过Levin et al. (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。

Levin et al. (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250 之间,截面数介于10～250 之间) 的面板单位根检验。

Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS 法,但Breitung(2000) 发现IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung 法。

stata的ips检验的参数Stata中的IPS（Im Pesaran Shin）检验是一种用于检验面板数据的单位根问题的方法。

IPS检验是由P. Schmidt和P. C. B. Phillips提出的，并在经济学和金融领域得到广泛应用。

该检验方法主要用于确定一个时间序列是否具有单位根，即是否是平稳的，对面板数据的单位根问题进行检验。

本文将介绍Stata中进行IPS检验所需的参数，以及如何使用该方法进行面板数据的单位根检验。

在Stata中，进行IPS检验可以使用"ipshin"命令。

该命令的基本语法为：ipshin dependent_variable independent_variable,过程参数这里的dependent_variable表示因变量，independent_variable 表示自变量，过程参数则是对检验过程进行设置的参数。

在进行IPS检验时，我们需要设置一些相关的参数以满足我们的需求。

以下是一些常用的参数：- lags(n)：设置滞后阶数，即包含多少个滞后项。

默认值为4。

通常，根据数据的特点和需要，设置适当的滞后阶数进行检验。

- test(statistic)：设置检验统计量。

可以选择使用三个不同的统计量进行检验，分别是lm、df和pp，分别对应于估计的经验T检验统计量、经验Bartlett校正的T统计量和KSS（Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin）统计量。

- trend(constant)：设置是否包含常数项。

可以选择添加常数项或者不包含常数项进行检验。

默认值为包含常数项。

- deterministic(trend)：设置是否包含趋势项。

可以选择添加趋势项或者不包含趋势项进行检验。

默认值为包含趋势项。

- small：设置样本量较小时的修正方法。

当样本量较小时，可以使用此参数选择修正方法以提高统计检验的效果。

- tau：设置小样本修正的参数。

面板单位根检验的Bootstrap比较面板单位根检验的Bootstrap比较李昊(华中科技大学经济学院,武汉430074)摘要:目前,面板数据单位根检验主要是IPS检验.BR_EIGUN检验,LLC检验和FISHER检验,它们都具有好的大样本性质,但他们的有限样本性质却是应用中必须要考虑的问题.文章应用bootstrap对四种检验进行了比较研究,发现这四种检验不仅存在截面和时序个数的影响,是否引入时阃趋势项也是导致检验水平和功效扭曲的一个因素.关键词:面板单位根检验:Bootstrap中图分类号:F064.1文献标识码:A文章编号:1002—6487(2008)19-0160—02本文针对近年来常用的四种面板单位根检验方法,即IPS检验,BRE检验,LLC检验和由RA.Fisher在1932年提出的FISHER检验,对其有限小样本情况下的水平和功效进比较.比较研究是在正态分布基础及特异性误差的序列和同期相关性特点上展开的.1面板单位根检验方法Quah(1994)考虑了一个简单动态面板:y~,=qby|t_l+￡l【.i=l,-??,N;t=l,??-,T(1)8,是i.i.d过程.ImPesm-an(,2002)等指出此检验没有考虑组问设定效应和序列相关与异方差,从而其实用价值不大.继Quah检验之后,LLC检验,IPS检验和BRE检验相继被提出它们分为两种类型,一种是同根情况下的面板单位检验技术,包括LLC检验和BRE检验:另一种异根情况下的面板单位根检验,有IPS检验和FISHER检验.面板数据的AR(】)过程可以用下式进行描述:ylt=PiYli+x8i+uii=l,2,.--,Nt=l,2,…,T(2)其中,X表示模型中的外生变量向量,包括各个体截面的固定影响和时间趋势.N表示个体截面成员的个数,T表示各个截面成员的观测时期数,P表示自回归的系数,随机误差项u相互满足独立同分布假设.如果Ip;I<l,则对应的序列y是平稳序列;如果IpI=1,则对应的序列y;是非平稳序列.不考虑干扰变量的情况下,我们可以把上式改写为:Ay仅yi卜l+2p△y.+uI|(3)j=1其中ol=p—l,P表示第i个截面个体的滞后阶数.针对0/-是否等于零进行检验就构成了全部面板单位根检验的内容. Levin(2002)提出的UC检验允许漂移项和趋势项进T入检验方程,要求N和T同时趋于无穷大.且K=lim=0. N},∞l它采用Dickey和Fuller(1979)提出的ADF检验形式,但使用的是△y和yil的代理变量.原假设是各个体均具有一个相同单位根,对立假设是各个体均没有单位根,即160毫统计与决策2008年第l9期(总第271期)Ho:仪=O,H1:<O(4)该检验方法的具体步骤是首先给定各截面成员的滞后阶数Pi,然后用△yjl'yIt.对△y和X_t的OLS残差用ADF检验式的估计标准差标准化得到代理变量,再利用代理变量做回归估计参数.代理变量由下面的公式给出:Ay【=p一∑6△yx,^△y,l一2p△yi～xi6Ayil=-----—Lll…——(6)Breitung(2000)检验与LLC检验原理相同,只是代理变量形式不同.Breitung检验所使用的代理变量是在LLC所使用的代理变量基础上去势而得.代理变量分别为:=(ayit"-)Y'I_j=y¨一eo(yil-cly,r)(8)若检验式中没有截距项和趋势项,则(8)式中co=O.若有截距项无趋势项,则co=l,C=O.IPS检验对面板数据的不同截面分别进行单位根检验,其最终的检验在综合了各个截面的检验结果上,构造出统计量,对整个面板数据是否含有单位根做出判断.它首先对每个截面成员进行单位根检验,检验的原假设是对所有截面i: H0:_-Of9)(1O)在对每个截面成员进行单位根检验之后,得到每个截面成员的t统计量,记为ti~{p),构造统计量如下:N∑ti(pi)一—(0,1)(11)基于Fisher(1932)结果,通过结合不同截面成员单位根检验的P值,构造了两个检验统计量.量.另一是渐近正态分布统计量:Nz:一—:∑4)一(pJ叫(0,1)_l,/Ni=t表1一是渐近卡方统计2蒙特卡罗模拟研究NTLAGnendIPSFisherrBreitungLLC 2525110.9000O.4O80O.234o0.8120 20.02800.99900.961O0.997021O_8710O3860O.18400.816020.02801.0O000.9l0o0.9890501l0.90800.4270O.7310O.1O9O2O.O30O1.00000.85600.987021O.897O0.40900.6O6o0.10802O.030o1.Oo0O0.84200.978075l10.9140O-37100.64800.02002O.O21O1.OOoo0.78800.98402lO.89lO0.35600.5900O.01402O.021O1.0000077300.9770 5025110.8740O_32600.424o0.9060 20.0040~0.99900.77200.964O210.83200.32700.44700.938020.00401.0000O_8l400.93905011O.926o0.34600.181O0.787020.00800.9990O.981O1.OooO210.91400.34800.26800.803020.oo800.99900.97900.9990751l0盘8400.3300O.62oo0.54002O.O11O1.OOooO.96∞lOooO21O.884oO-350o0.640o0.57002O.0l100.99900.96100.9980DGP带截距项,SIZE检验.拒绝率=O.05N:截面个体数;T:时序个数;LAG:ADF的滞后阶数,LAG=I表示检验含ADF(1,1),LAG=2表示检验式舍ADF (1,2);TREND=I表示不包含趋势项,TREND=2表示包含趋势项和截距项.表3NTLAGrendIPsFisherrBreitungLLC25251l0.9854O.65280.3796O.513920.57700.99990.99951.0O0o210.9826O.62340.37920.465420.57700.99990.99510.99895O11O.9925O.66o50.36520.903920.57291.0ooo0.99891.o00O210.9908O.63090.48370.89852057291.oooo0.99821.OooO75110.99700.6l770.53390.867820.54611.00000.99991.Oo0O21099600.57970.55400.873l2054611.OOoo0.99991.O)050251l0,98320.5225O_23340.27752051281.Oo0O0.99501.0000210.97780.51oo0.23750-210620.5l281.Oo0O0.98870.9973501l0.99320.6087O.87120.602320.54531.00000.99991.0ooO2l0.9904O.592808107O.549820.54531.OooO0.99861.OooO751l0.99700.54830.50220.86832O.51461.00000.99981.OO00210.9958O.541O0.47740.823820.51461.oOOO0.99901.o0O0DGP带漂移和截距项.POWER检验表2数据生成过程是两个AR(1)模型,第一个模型包含截距(12)项,第二个模型包含截距项和时间趋势项:yiI=|t七py~tq+ul, NTLAGTrendIPSFisherrBreitungLLC25251l0.029O0O200.4930.4380.6542l0.O42O00200.5210.3330.54350l1O.O12OOO20O.4450.7390.8962lO.O1O0O200.4520.683O.85475l10.OO40OO200_3l10.40.6062l0.00700O200.3250.3670.54550251l0.024000200.5490.280.377210.037OOO200.5190.3490.48850110.01900O200.5350.5810.7882l0.03000200.5310.710.86275110.005O0O2O0.3840.7990.896210,007OOO200.3930.847O.92lDGP带截距项,SIZE检验,拒绝率<O.05 表4NTI^AG1endIPsFishen"BreitungLLC 25251l0.98541.00oO0.96180.997420.96060.99990.99951.o0OO210.98250.99990.94490.986320.96o60.99990.99510.99895Ol1O.99251.00000.95781.00o020.98561.0Ooo0.99891.0ooO210.99081.O00O0.94281.oo0O20.98561.000o0.99821.0o0O75110.99701.00000.99311.ooOO20.99471.O0oo0.99991.0Ooo2l0.99601.00000.99031.00oO20.99471.oooo0.99991.)oo5O251l0.98321.00000.83320.983520.96211.00000.99501ooOO2l0.97781.00000.85030.966420.96211.00000.98870.997350110.99321.00oo0.98651.0Oo020.98581.O0oo099991.00002l0.99041.0Ooo0.98080.999920.98581.00000.9986lOO00751l0.99701.0Ooo0.99101.000020.99431.OooO0.99981.oo00210.99591.ooO00.983510O0020.99431.0Ooo099901.0ooODGP带截距,POWER检验(13)Yit=~+St+py1+uIt(14)残差u,被设置成序列和同期相关:llit=~Ujt+Sit,eit~i.i.d.(15)其中的取值为F0.5若i≠i【1.0若i=j模拟结果展示在表l到表4.表1和表2展示了基于模型(13) 的四种检验式水平和功效值,表2 和表4展示了基于模型(14)的四种检验式水平和功效值.模拟考虑了检验式中ADF滞后阶数等于1 和等于2的两种情况,并针对每种情况考虑了检验式是否包含趋势项的情况.例如,LAG=2和TREND=2时检验式为:Ayt～=rl+8t+仅y￡一l+plAyt-1+ 132AYt-2+U}_1(16)即检验式为ADF(1,2).LAG=1和TREND=I时的检验式为: Ay}-1=-q+c~y1+13lAyt-l+Ut-1(17) '即检验式为ADF(1,1).2.1水平检验当数据生成过程.DGP包含漂移项不显含时间趋势项时,即(13) 式.若检验式包含了漂移项而没有包含时间趋势项,从表1中可以看出,四个检验式中,IPS检验表现得最有效率,其值都大于0.8;FISHER检验表现最差,其值都小于0.5.LLC和BREIGUTN检验对截面N和时序T敏感,LLC随着时序数的增加而递减,且截面数增加时,检验效率有所增加,BREI—GUNG随着时序T增加而增加.表现为对比值T/N敏感.滞后阶数增加对检验效率的改善效果不是很明显.若检验式包含了漂移项和时间趋势项,IPS检验表现无效率,其值在0.0l以下;但其他三个检验的效率有明显改善,其中FISH—ER检验表现最有效率.当数据生成过程包含漂移项并显含时间趋势项时,即(14)式.统计与决策2008年第l9期(总第271期)161人力资源在应用技术和基础研究两部门的配置模型周少波,冯丹(华中科技大学a.应用数学系;b.计算机技术学院,武汉430074)摘要:文章探讨了人力资源在应用技术部门和基础研究部门的资源配置问题,揭示了两技术和消费的增长率与生产弹性之间的正比关系.人力资源在应用技术研究部J'7的投资份额大于基础研究部门的投资份额,人力资源配置在基础研究部门的份额正比两要素在各个部门的生产弹性,配置在应用技术部门份额正比于应用技术各个部门的生产弹性,而在商品生产部门的配置份额与这些弹性负相关.关键词:应用技术:基础研究;人力资源:资源配置中图分类号:F240文献标识码:A文章编号:1002—6487(2008)19—0162—04近几年来,我国政府采取了一系列政策,加大了对基础研究的投入.基础研究是以认识自然现象,探索自然规律,获取新知识,新原理和新方法等为主要目的研究.基础研究不象应用技术研究会为代理人带来立竿见影的经济效益,需要国家资助.与此相反,应用技术研究则可以不需要国家资助,许多作者研究过这一问题,很少有作者将二者结合起来加以考虑.其实应用技术研究与基础研究相互依赖相互促进,应用技术的提升极大地依赖于基础研究的储备,而应用科学系统自身不断拓展和深化的内部需求则成为基础研究的内驱动力.本文针对二者的内在关系,建立了人力资源在两研究若检验式包含了漂移项而没有包含时间趋势项时,从表2中可以看出,四个检验都表现无效率.虽然其中IPS检验有弱效率,但其值很小.若检验式包含了漂移项和时间趋势项,IPS检验表现得没有效率;其他三个检验水平值在0A到0.8左右,且对T和N的值敏感22功效比较当数据生成过程包含漂移项并显含时间趋势项时,即(14)式.从表3中可以看出,若检验式包含了漂移项而没有包含时问趋势项时,IPS检验表现得最有效率,其值在0.9以上.FISHER检验比较稳定,其值在0.5—0.6左右:LLC检验和BREITUNG检验的值对截面和时序数敏感,且BREITUNG检验不如UC检验有效率.若检验式包含漂移项和时间趋势项从表3中可以看出,IPS检验表现最差,但比较稳定,其值在0.5左右.其他三个检验的效率有明显改善,大部分在1左右.且滞后阶数对效率的影响不明显.当数据生成过程包含漂移项并不显含时间趋势项时.即(13)式.从表4中可以看出,无论检验式是否包含时间趋势项,四个检验表现得都有效率,其值全在0.9以上.且滞后阶数对效率的影响不明显.3总结本文运用自回归模型基于蒙特卡罗自举方法比较了IPS检验,FISHER检验,LLC检验和BREITUNG检验在有限样162统计与决策2008年第19期(总第271期)本情况下的水平和功效.模拟结果支持了时序数增加时水平值的改善效应及功效值的扭曲效应.模拟指出,这种改善源于检验式是否引入时间趋势项:模拟还指明,滞后阶数的增加对检验水平和功效的改善并没有理论的效果显着.如果在一次具体应用中,在四个检验式进行任意选择,IPS检验可能表现最好,BREIGUNG检验可能表现最差,LLC检验和FISHER检验依赖于截面数和时序数之间的关系而表现得不稳定参考文献:【1】李志宏.面板单位根检验的一个简明蒙特卡罗框架fJ].数量经济与技术经济研究,2004,(11).【2]G.WillianSchwert:TestsforUnitRoots:AMonteCarloInvestigation[J],JournalofBusinessStatistics,14,1999.[3]Im,K.S.Pesaran,M.H.andY.Shin:TestingforUnitRootsin HeterogeneousPnaels[J],JournalofEconometrics,115,2003.【4]LevinA.,LinC.F.andC.Chu:UnitRootTestsinPanelData: AsymptoticandFinites—SamplePropertiesIJJ.JouranlofEcono—metrics,108.[5]KaddourHadri:Testingforstationarityinheterogeneouspaneldata[J].EconometricsJournal,3,2000.f6]BaiJushinandSerenaNg.:Apanicattack011unitrootsand cointegration[J].Econometrica,712,2004.(责任编辑惜天)。

单位根检验一、单位根检验面板数据增强了稳定性，但是也需要进行单位根检验。

面板数据单位根检验有四种方法：1、LLC检验需要安装命令search levinlin, net ，要求各截面单元具有同质性，H0：具有单位根命令：levinlin varname ,lags(n)2、IPS检验安装命令search ipshin, net，各截面存在异质单位根H0：具有单位根命令：ipshin varname ,lags(n)3、fisher ADF检验命令：xtfisher varname ,lags(n) 对统计量样本容量和滞后期较为稳健，并且适用于非平衡面板数据4、fisher PP检验命令：xtfisher varname ,lags(n) pp N较大时必须对P进行修正，即为fisher PP test 以上各种，还可以加入trend,时间趋势项。

加入存在单位根需要差分后再检验。

差分即D.varname注意：以上各种在使用前均需要xtset设置好面板数据。

help xtunitroot 默认带有截距项二、协整检验1、在Stata中对面板数据进行协整检验的命令是xtwest，命令安装ssc install xtwest命令：xtwest depvar varlist [if exp] [in range] , lags(# [#]) leads(# [#])具体使用时可以help通过了协整检验，说明变量之间存在着长期稳定的均衡关系，其方程回归残差是平稳的。

因此可以在此基础上直接对原方程进行回归，此时的回归结果是较精确的。

三、长面板的处理长面板N相对较小，T相对较大，扰动项不一定服从iid分布，需要估计扰动项的具体形式，然后使用广义最小二乘法（FGLS）进行估计。

长面板数据关注的焦点在于设定扰动项相关的具体形式，用于提高估计的效率。

在对长面板估计时需要确定是否存在异方差或者自相关，因此需要进行检验。

1、组间异方差的检验quietly xtgls laddindu L.lofdi huil other ,igls panel(het)est store heteroquietly xtgls laddind L.lofdi huil other ,iglsest store homolocal df=e(N_g)-1lrtest hetero homo,df(`df')2）xttest3也用于组间异方差的检验。

面板数据分析方法步骤全解面板数据分析方法步骤全解步骤一：分析数据的平稳性(单位根检验)按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。

李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。

这种情况称为称为虚假回归或伪回归(spurious regression)。

他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值(可视为截距)和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。

因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。

因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。

而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。

首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和(或)截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。

单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。

后来经过Levin et al. (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。

Levin et al. (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250 之间,截面数介于10～250 之间) 的面板单位根检验。

Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS 法,但Breitung(2000) 发现IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung 法。

Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。

1面板数据的单位根检验1 LLC(Levin —Lin —Chu ，2002）检验（适用于相同根（common root ）情形)LLC 检验原理是仍采用ADF 检验式形式.但使用的却是it y ∆和it y 的剔出自相关和确定项影响的、标准的代理变量.具体做法是（1)先从∆ y it 和y it 中剔出自相关和确定项的影响，并使其标准化，成为代理变量。

(2）用代理变量做ADF 回归,*ˆij ε=ρ*ij ε + v it 。

LLC 修正的ˆ()t ρ渐近服从N(0，1)分布。

详细步骤如下：H 0： ρ = 0(有单位根）； H 1： ρ < 0。

LLC 检验为左单端检验。

LLC 检验以如下ADF 检验式为基础：∆ y it = ρ y i t -1 +∑=ik j j i 1γ∆ y i t -j + Z it ’φ + εit , i = 1, 2， …, N ； t = 1, 2， …, T (38）其中Z it 表示外生变量（确定性变量）列向量，φ 表示回归系数列向量。

(1)估计代理变量。

首先确定附加项个数k i ，然后作如下两个回归式，∆ y it =∑=ik j ji ˆ1γ∆ y i t -j + Z it ’ˆφ+t i εˆ2y i t -1 = ∑=ik j ji ~1γ∆ y i t -j + Z it ’φ+1~-it ε 移项得t i εˆ= ∆ y it -∑=ik j j i ˆ1γ∆ y i t -j — Z it ’ˆφ 1~-it ε= y it —∑=ik j j i ~1γ∆ y i t -j - Z it ’φ 把t i εˆ和1~-it ε标准化， *ˆij ε= t i εˆ/s i *ij ε= 1~-it ε/s i 其中s i , i = 1， 2， …， N 是用（38）式对每个个体回归时得到的残差的标准差，从而得到∆ y it和y it —1的代理变量*ˆij ε和*ij ε。

1面板数据的单位根检验1 LLC （Levin-Lin-Chu ，2002）检验（适用于相同根（common root ）情形）LLC 检验原理是仍采用ADF 检验式形式。

但使用的却是it y ∆和it y 的剔出自相关和确定项影响的、标准的代理变量。

具体做法是（1）先从∆ y it 和y it 中剔出自相关和确定项的影响，并使其标准化，成为代理变量。

（2）用代理变量做ADF 回归，*ˆij ε=ρ*ij ε + v it 。

LLC 修正的ˆ()t ρ渐近服从N(0,1)分布。

详细步骤如下：H 0: ρ = 0（有单位根）； H 1: ρ < 0。

LLC 检验为左单端检验。

LLC 检验以如下ADF 检验式为基础：∆ y it = ρ y i t -1 +∑=ik j j i 1γ∆ y i t -j + Z it 'φ + εit , i = 1, 2, …, N ; t = 1, 2, …, T （38）其中Z it 表示外生变量（确定性变量）列向量，φ 表示回归系数列向量。

（1）估计代理变量。

首先确定附加项个数k i ，然后作如下两个回归式，∆ y it =∑=ik j ji ˆ1γ∆ y i t -j + Z it 'ˆφ+t i εˆ2y i t -1 = ∑=ik j ji ~1γ∆ y i t -j + Z it 'φ+1~-it ε 移项得t i εˆ= ∆ y it -∑=ik j j i ˆ1γ∆ y i t -j - Z it 'ˆφ 1~-it ε= y it -∑=ik j j i ~1γ∆ y i t -j - Z it 'φ 把t i εˆ和1~-it ε标准化， *ˆij ε= t i εˆ/s i *ij ε= 1~-it ε/s i其中s i , i = 1, 2, …, N 是用（38）式对每个个体回归时得到的残差的标准差，从而得到∆ y it 和y it -1的代理变量*ˆij ε和*ij ε。

《手把手教你 Stata 软件操作与案例分析》应用面板数据模型、空间计量、双重差分（倍分法、倍差法）三重差分、倾向得分匹配、断点回归、内生性等内容【视频 + 图文】张华节Ch14 面板单位根检验含长面板、短面板等情形张华节注意1.严格上来说，在面板数据处理好后，建模步骤的第一步应该就是面板单位根检验。

2.平稳数据与非平稳数据建模步骤差异较大3.若直接对非平稳数据建模，易出现伪回归现象。

面板数据单位根检验固定系数面板单位根检验随机系数面板单位根检验第一代面板单位根检验第二代面板单位根检验第三代面板单位根检验长面板单位根检验短面板单位根检验Quah(1992,1994)Levin-Lin(1992)Im-Pesaran-Shin(1997)Levin-Lin-Chu(2002)Im-Pesaran-Shin(2003)Harris-Tzavalis(1999)Hadri-Larsson(2005)（Carrion-i-Silvestre）-Hadri(2010)Blander-Dhaene(2012)Moon-Perron(2004)Palm-Smeekes-Urbain(2011)Pesaran(2007)Pesaran-Smith-Yamagata(2013)Bai-Ng(2004)Westerlund-Larsson(2012)【注】此处仅列举了少量常见文献Fisher式(2001)Hadri LM(2000)Breitung(2000、2005)Ch14 面板单位根检验•14.1 6种面板单位根检验介绍【理论微课】•14.2 6种面板单位根检验【Stata案例操作】•14.3 期刊论文中单位根检验方法的选择、结果解读【Stata案例操作】0. 面板单位根检验方法分类（1） 按面板数据T的长短分类：①长面板单位根检验方法：•LLC检验、Breitung检验、IPS检验、Fisher式检验、Hadri LM检验②短面板单位根检验方法：•HT检验（2）按H0是否为非平稳过程分类：①原假设H0：所有个体是非平稳序列：•LLC检验、Breitung检验、IPS检验、Fisher式检验、HT检验②原假设H0：平稳序列；备择假设H1：部分序列是非平稳：•Hadri LM检验（3）按H0和H1对应的结论分类：① H1：所有个体是平稳序列：LLC检验、Breitung检验、HT检验② H1：部分个体是平稳序列：IPS检验③ H1：至少有一个是平稳序列：Fisher式检验④ H0：平稳序列；H1：部分个体是非平稳序列，Hadri LM检验（4）按是否可用于非平衡数据分类：① 不可用于非平衡面板数据的方法：LLC检验、Breitung检验、HT检验、Hadri LM检验② 可用于非平衡面板数据的方法：IPS检验、Fisher式检验14.1 6种面板单位根检验介绍【理论微课】1.长面板单位根检验方法2.短面板单位根检验方法1. 长面板单位根检验方法•（1）LLC检验（2002）•（2）IPS检验（2003）•（3）Breitung检验（2000，Breitung和Das，2005）•（4）Fisher式检验（Choi，2001）•（5）Hadri检验（2000）（H0：平稳过程，H1：部分非平稳）（1）LLC检验（2002）左侧检验T增长速度要慢于N T•（2）IPS检验（2003）仅含截距项、时间趋势项•Im等（2003）则主要基于传统的t统计量的信息来构造面板数据单位根检验统计量t-bar。

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若有进一步深造需求的，可以到“面板数据研究小组”交流讨论。

1.动态面板门槛回归程序公布, 使用方法介绍；2.动态面板分位数估计怎么做？；3.计量大牛白聚山教授, 是这样讲解动态面板分析的；4.动态面板模型的王冠—系统GMM什么鬼？；5.面板协整与误差修正模型的操作程序和讲解；6.GMM和工具变量在面板数据中的运用；7.HCW面板数据政策评估方法, panel数据构造对照组；8.截面, 时间和面板的门槛回归模型, threshold；9.面板数据聚类, 因子分析和主成分分析咋做?；10.伪面板回归是什么, 诺贝尔经济学家推荐使用；11.面板数据中介效应的计算程序, 打开面板这扇门；12.中国工企数据库各年份指标解释, 面板数据构建地基；13.面板数据中去中心化的交互项回归什么情况；14.空间面板回归模型: SAR, SDM, SAC和SEM；15.面板交互固定效应是什么, 白聚山教授推动了最前沿的研究；16.面板数据密度图和时间趋势图韩城攻略和常见操作；17.面板数据计量方法全局脉络和程序使用指南篇；18.面板数据里处理多重高维固定效应的神器；19.向量自回归VAR模型操作指南针,为微观面板VAR铺基石；20.非线性面板模型中内生性解决方案以及Stata命令；21.面板门槛回归Stata程序xthreg和其编写者；22.面板数据、工具变量选择和HAUSMAN检验的若干问题；23.把动态面板命令讲清楚了，对Stata 的ado详尽解释；24.动态面板回归和软件操作，单位根和协整检验；25.SVAR模型的起源、识别、估计与应用, 系统讲述；26.面板向量自回归PVAR是什么? 数据, 程序和解读一步到位；27.面板数据为什么好？读了这篇你才会明白今天，咱们小组引荐的是面板数据的单位根检验，即unit root test。

1面板数据的单位根检验1 LLC （Levin-Lin-Chu ，2002）检验（适用于相同根（common root ）情形）LLC 检验原理是仍采用ADF 检验式形式。

但使用的却是it y ∆和it y 的剔出自相关和确定项影响的、标准的代理变量。

具体做法是（1）先从y it 和y it 中剔出自相关和确定项的影响，并使其标准化，成为代理变量。

（2）用代理变量做ADF 回归，*ˆij ε=*ijε + v it 。

LLC 修正的ˆ()t ρ渐近服从N(0,1)分布。

详细步骤如下：H 0: = 0（有单位根）； H 1: < 0。

LLC 检验为左单端检验。

LLC 检验以如下ADF 检验式为基础：y it = y i t -1 +∑=ik j ji 1γ y i t -j + Z it ' +it, i = 1, 2, …, N ; t = 1, 2, …,T （38）其中Z it 表示外生变量（确定性变量）列向量， 表示回归系数列向量。

（1）估计代理变量。

首先确定附加项个数k i ，然后作如下两个回归式，2y it = ∑=ik j j i ˆ1γy i t -j + Z it 'ˆφ+t i εˆ y i t -1 = ∑=ik j ji ~1γ y i t -j + Z it 'φ+1~-it ε 移项得t i εˆ= y it -∑=ik j j i ˆ1γy i t -j - Z it 'ˆφ1~-it ε= y it -∑=ik j ji ~1γ y i t -j - Z it 'φ把t i εˆ和1~-it ε标准化， *ˆij ε= t i εˆ/s i *ij ε= 1~-it ε/s i 其中s i , i = 1, 2, …, N 是用（38）式对每个个体回归时得到的残差的标准差，从而得到 y it3和y it -1的代理变量*ˆij ε和*ij ε。

非平衡长面板单位根检验滞后阶数1. 研究背景面板单位根检验是时间序列分析中一种重要的方法，用于检验时间序列数据是否稳定。

而非平衡长面板单位根检验主要用于非平衡面板数据的时间序列分析。

在进行非平衡长面板单位根检验时，滞后阶数的选择对检验结果和分析结论具有重要影响。

2. 面板单位根检验简介面板单位根检验主要是通过检验时间序列数据中的单位根来判断数据的稳定性。

如果数据存在单位根，那么就表明数据不是稳定的，需要进行差分处理。

常用的面板单位根检验方法包括Maddala-Wu和Im-Pesaran-Shin等。

3. 非平衡长面板单位根检验在实际应用中，很多面板数据是非平衡的，即不同个体或单位的时间跨度不一样。

这时就需要使用非平衡长面板单位根检验方法。

与平衡面板数据相比，非平衡面板数据的单位根检验方法更加复杂，需要考虑到不同个体或单位之间的异质性。

4. 滞后阶数的选择在进行非平衡长面板单位根检验时，滞后阶数的选择是非常重要的。

滞后阶数的选择不当可能导致检验结果不准确，进而影响后续的模型建立和分析。

一般来说，滞后阶数可以通过信息准则（如本人C、BIC 等）或者经验判断来确定。

5. 滞后阶数选择的方法（1）信息准则方法：信息准则方法是一种常用的滞后阶数选择方法，它通过最小化信息准则（如本人C、BIC等）来确定最佳的滞后阶数。

这种方法简单直观，但也存在一定的局限性，比如对样本量小或者模型假设不准确的情况下可能导致选择不合适的滞后阶数。

（2）经验判断方法：经验判断方法是依靠研究者的经验和专业知识来选择滞后阶数。

这种方法的优势在于可以充分考虑到实际问题的特点和需求，但也容易受到主观因素的影响。

6. 结论非平衡长面板单位根检验中滞后阶数的选择对检验结果和分析结论具有重要影响。

在选择滞后阶数时，需要充分考虑数据特点和模型假设，可以综合运用信息准则方法和经验判断方法，以求得最佳的滞后阶数，从而确保检验结果和分析结论的准确性和可靠性。

面板数据的常见处理面板数据是一种特殊的数据结构，它包含了多个个体（例如个人、公司等）在多个时间点上的观测值。

在经济学、社会学和其他领域的研究中，面板数据经常被使用，因为它可以提供更多的信息和更准确的结果。

在处理面板数据时，以下是一些常见的方法和技巧。

1. 面板数据的导入和整理首先，将面板数据导入到统计软件中，如R、Python等。

然后，对数据进行整理，确保每个个体和时间点都有对应的观测值。

可以使用数据框或矩阵等数据结构来存储面板数据。

2. 面板数据的描述性统计面板数据通常具有多个维度，可以通过计算每个维度的描述性统计量来了解数据的特征。

例如，可以计算每个个体和时间点的平均值、标准差、最大值、最小值等。

3. 面板数据的平衡性检验面板数据可能存在缺失值或不平衡的情况，即某些个体或时间点上缺少观测值。

为了确保数据的可靠性和准确性，可以进行平衡性检验。

可以计算每个个体和时间点的观测数量，并查看是否存在缺失值或不平衡的情况。

4. 面板数据的面板效应分析面板效应是指个体固有的特征或个体之间的异质性对观测结果的影响。

可以通过面板数据模型来分析面板效应。

常见的面板数据模型包括固定效应模型和随机效应模型。

5. 面板数据的时间序列分析面板数据具有时间维度，可以进行时间序列分析。

可以使用时间序列模型来研究个体在时间上的变化趋势和关联性。

常见的时间序列模型包括ARIMA模型、VAR模型等。

6. 面板数据的面板单位根检验面板单位根检验用于检验面板数据中变量是否具有单位根（非平稳性）。

可以使用单位根检验方法，如ADF检验、PP检验等，来判断变量是否具有单位根。

7. 面板数据的固定效应模型固定效应模型是一种常见的面板数据模型，用于控制个体固有的特征对观测结果的影响。

可以使用固定效应模型来估计个体的固定效应，并得到相应的系数估计值和显著性检验结果。

8. 面板数据的随机效应模型随机效应模型是另一种常见的面板数据模型，用于控制个体之间的异质性对观测结果的影响。