平稳性检验理论说明面板数据分析方法步骤全解

面板数据分析方法步骤全解

面板数据的分析方法或许我们已经了解许多了，但是到底有没有一个基本的步骤呢？那些步骤是必须的？这些都是我们在研究的过程中需要考虑的，而且又是很实在的问题。面板单位根检验如何进行？协整检验呢？什么情况下要进行模型的修正？面板模型回归形式的选择？如何更有效的进行回归？诸如此类的问题我们应该如何去分析并一一解决？以下是我近期对面板数据研究后做出的一个简要总结，和大家分享一下，也希望大家都进来讨论讨论。

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。

由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。

其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程，lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程，Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。

有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验LLC （Levin-Lin-Chu）检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验（注：对普通序列（非面板序列）的单位根检验方法则常用ADF检验），如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。

如果我们以T（trend）代表序列含趋势项，以I（intercept）代表序列含截距项，T&I代表两项都含，N（none）代表两项都不含，那么我们可以基于前面时序图得出的结论，在单位根检验中选择相应检验模式。

但基于时序图得出的结论毕竟是粗略的，严格来说，那些检验结构均需一一检验。具体操作可以参照李子奈的说法：ADF检验是通过三个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始，再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。并且认为，只有三个模型的检验结果都不能拒绝原假设时，我们才认为时间序列是非平稳的，而只要其中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可认为时间序列是平稳的。

此外，单位根检验一般是先从水平（level）序列开始检验起，如果存在单位根，则对该序列进行一阶差分后继续检验，若仍存在单位根，则进行二阶甚至高阶差分后检验，直至序列平稳为止。我们记I(0)为零阶单整，I(1)为一阶单整，依次类推，I(N)为N阶单整。

步骤二：协整检验或模型修正

情况一：如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。因此协整的要求或前提是同阶单整。

但也有如下的宽限说法：如果变量个数多于两个，即解释变量个数多于一个，被解释变量的单整阶数不能高于任何一个解释变量的单整阶数。另当解释变量的单整阶数高于被解释变量的单整阶数时，则必须至少有两个解释变量的单整阶数高于被解释变量的单整阶数。如果只含有两个解释变量，则两个变量的单整阶数应该相同。

也就是说，单整阶数不同的两个或以上的非平稳序列如果一起进行协整检验，必然有某些低阶单整的，即波动相对高阶序列的波动甚微弱（有可能波动幅度也不同）的序列，对协整结果的影响不大，因此包不包含的重要性不大。而相对处于最高阶序列，由于其波动较大，对回归残差的平稳性带来极大的影响，所以如果协整是包含有某些高阶单整序列的话（但如果所有变量都是阶数相同的高阶，此时也被称作同阶单整，这样的话另当别论），一定不能将其纳入协整检验。

协整检验方法的文献综述：(1)Kao(1999)、Kao and Chiang(2000)利用推广的DF和ADF检验提出了检验面板协整的方法,这种方法零假设是没有协整关系,并且利用静态面板回归的残差来构建统计量。(2)Pedron(1999)在零假设是在动态多元面板回归中没有协整关系的条件下给出了七种基于残差的面板协整检验方法。和Kao的方法不同的是,Pedroni的检验方法允许异质面板的存在。(3)Larsson et al(2001)发展了基于Johansen(1995)向量自回归的似然检验的面板协整检验方法，这种检验的方法是检验变量存在共同的协整的秩。

我们主要采用的是Pedroni、Kao、Johansen的方法。

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。

这时，我们或许还想进一步对面板数据做格兰杰因果检验（因果检验的前提是变量协整）。但如果变量之间不是协整（即非同阶单整）的话，是不能进行格兰杰因果检验的，不过此时可以先对数据进行处理。引用张晓峒的原话，“如果y和x不同阶，不能做格兰杰因果检验，但可通过差分序列或其他处理得到同阶单整序列，并且要看它们此时有无经济意义。”

下面简要介绍一下因果检验的含义：这里的因果关系是从统计角度而言的，即是通过概率或者分布函数的角度体现出来的：在所有其它事件的发生情况固定不变的条件下，如果一个事件X的发生与不发生对于另一个事件Y的发生的概率（如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数）有影响，并且这两个事件在时间上又有先后顺序（A前B后），那么我们便可以说X是Y的原因。考虑最简单的形式，Granger检验是运用F-统计量来检验X的滞后值是否显著影响Y（在统计的意义下，且已经综合考虑了Y的滞后值；如果影响不显著，那么称X不是Y的“Granger原因”（Granger cause）；如果影响显著，那么称X是Y的“Granger 原因”。同样，这也可以用于检验Y是X的“原因”，检验Y的滞后值是否影响X（已经考虑了X的滞后对X自身的影响）。

Eviews好像没有在POOL窗口中提供Granger causality test，而只有unit root test和cointegration test。说明Eviews是无法对面板数据序列做格兰杰检验的，格兰杰检验只能针对序列组做。也就是说格兰杰因果检验在Eviews中是针对普通的序列对(pairwise)而言的。你如果想对面板数据中的某些合成序列做因果检验的话，不妨先导出相关序列到一个组中(POOL窗口中的Proc/Make Group)，再来试试。

情况二：如果基于单位根检验的结果发现变量之间是非同阶单整的，即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳，此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。但此时也不要着急，我们可以在保持变量经济意义的前提下，对我们前面提出的模型进行修正，以消除数据不平稳对回归造成的不利影响。如差分某些序列，将基于时间频度的绝对数据变成时间频度下的变动数据或增长率数据。此时的研究转向新的模型，但要保证模型具有经济意义。因此一般不要对原序列进行二阶差分，因为对变动数据或增长率数据再进行差分，我们不好对其冠以经济解释。难道你称其为变动率的变动率？

步骤三：面板模型的选择与回归

面板数据模型的选择通常有三种形式：

一种是混合估计模型（Pooled Regression Model）。如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。一种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量的方法估计回归参数。一种是随机效应模型（Random Effects Regression Model）。如果固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应，并且这两个随机误差项都服从正态分布，则固定效应模型就变成了随机效应模型。

在面板数据模型形式的选择方法上，我们经常采用F检验决定选用混合模型还是固定效应模型，然后用Hausman检验确定应该建立随机效应模型还是固定效应模型。

检验完毕后，我们也就知道该选用哪种模型了，然后我们就开始回归：

在回归的时候，权数可以选择按截面加权（cross-section weights）的方式，对于横截面个数大于时序个数的情况更应如此，表示允许不同的截面存在异方差现象。估计方法采用PCSE（Panel Corrected Standard Errors，面板校正标准误）方法。Beck和Katz(1995)引入的PCSE估计方法是面板数据模型估计方法的一个创新，可以有效的处理复杂的面板误差结构，如同步相关，异方差，序列相关等，在样本量不够大时尤为有用。

（1）建立混合数据库（Pool）对象。

首先建立工作文件。在打开工作文件窗口的基础上，点击EViwes主功能菜单上的Objects 键，选New Object功能，从而打开New Object（新对象）选择窗。在Type of Object选择区选择Pool（合并数据库），并在Name of Object选择区为混合数据库起名Pool01（初始显示为Untitled）。

（2）定义序列名并输入数据。

在新建的混合数据库（Pool）窗口的工具栏中点击Sheet键（第2种路径是，点击View键，选Spreadsheet (stacked data)功能），从而打开Series List（列写序列名）窗口，定义时间序列变量Y?和X.点击OK键，从而打开混合数据库（Pool）窗口，（点击Edit+-键，使EViwes处于可编辑状态）输入数据。

补充：点击Order+-键，还可以变换为以时间为序的阵列式排列。

工作文件也可以以合并数据（Pool data）和非合并数据的形式用复制和粘贴的方法建立。

（3）估计模型

点击Estimation键，随后弹出Pooled Estimation（混合估计）对话窗。用EViwes可以估计固定效应模型（包括个体固定效应模型、时刻固定效应模型和时刻个体固定效应模型3种）、随机效应模型、带有AR(1)参数的模型、截面不同回归系数也不同的面板数据模型。用EViwes可以选择普通最小二乘法、加权最小二乘法（以截面模型的方差为权）、似不相关回归法估计模型参数。

补充：在这一块内容里面，eviews6.0和eviews5.1的界面还是存在明显差异的，前者的界面是左右排列，后者的界面是上下排列，而且里面的选项形式也不太一样。5.1软件里面通过选择截距项来确定模型的类型，而6.0的里面是通过选择estimation method来选择模型的类型

•固定效应模型

在面板数据散点图中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距是不同的，则可以采用在模型中加虚拟变量的方法估计回归参数，称此种模型为固定效应模型（fixed effects regression model）。固定效应模型分为3种类型，即个体固定效应模型（entity fixed effects regression model）、时刻固定效应模型（time fixed effects regression model）和时刻个体固定效应模型（time and entity fixed effects regression model）。

•个体固定效应模型。

个体固定效应模型就是对于不同的个体有不同截距的模型。如果对于不同的时间序列（个体）截距是不同的，但是对于不同的横截面，模型的截距没有显著性变化，那么就应该建立个体固定效应模型。

•时刻固定效应模型。

时刻固定效应模型就是对于不同的截面（时刻点）有不同截距的模型。如果确

知对于不同的截面，模型的截距显著不同，但是对于不同的时间序列（个体）

截距是相同的，那么应该建立时刻固定效应模型。

•时刻个体固定效应模型。

时刻个体固定效应模型就是对于不同的截面（时刻点）、不同的时间序列（个

体）都有不同截距的模型。如果确知对于不同的截面、不同的时间序列（个体）

模型的截距都显著地不相同，那么应该建立时刻个体效应模型。

•随机效应模型

在固定效应模型中采用虚拟变量的原因是解释被解释变量的信息不够完整。也可以通过对误差项的分解来描述这种信息的缺失。

yit = a+ b1 xit + eit

其中误差项在时间上和截面上都是相关的，用3个分量表示如下：

eit = ui + vt + wit

其中ui~N(0, su2)表示截面随机误差分量；vt~N(0, sv2)表示时间随机误差分量；wit~N(0, sw2)表示混和随机误差分量。同时还假定ui，vt，wit之间互不相关，各自分别不存在截面自相关、时间自相关和混和自相关。上述模型称为随机效应模型。

随机效应模型和固定效应模型比较，相当于把固定效应模型中的截距项看成两个随机变量。一个是截面随机误差项（ui），一个是时间随机误差项（vt）。如果这两个随机误差项都服从正态分布，对模型估计时就能够节省自由度，因为此条件下只需要估计两个随机误差项的均值和方差。

假定固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应，而且对均值的离差分别是

ui和vt，固定效应模型就变成了随机效应模型。

补充：如果仅以样本自身效应为条件进行研究，宜选择固定效应模型；如果欲以样本对总体效应进行推论，则应采用随机效应模型。

@qfdist(0.95,k1,k2) =1.87

@fdist(1.87,k1,k2) =0.05

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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

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,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。 由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程，lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程，Hadri Z 统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。 有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验LLC（Levin-Lin-Chu）检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验（注：对普通序列（非面板序列）的单位根检验方法则常用ADF检验），如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。如果我们以T（trend）代表序列含趋势项，以I（intercept）代表序列含截距项，T&I代表两项都含，N（none）代表两项都不含，那么我们可以基于前面时序图得出的结论，在单位根检验中选择相应检验模式。 但基于时序图得出的结论毕竟是粗略的，严格来说，那些检验结构均

面板数据分析

面板数据分析方法或许我们已经了解许多了，但是到底有没有一个基本的步骤呢？那些步骤是必须的？这些都是我们在研究的过程中需要考虑的，而且又是很实在的问题。面板单位根检验如何进行？协整检验呢？什么情况下要进行模型的修正？ 面板模型回归形式的选择？如何更有效的进行回归？诸如此类的问题我们应该 如何去分析并一一解决？以下是我近期对面板数据研究后做出的一个简要总结，和大家分享一下，也希望大家都进来讨论讨论。 步骤一：面板数据分析之分析数据的平稳性（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分析中,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。

面板数据建模步骤

面板数据建模步骤 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丄evin an dLi n(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。 由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。 其中LLC-T、BR-T、IPS-W、ADF-FCS PP-FCS、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square 统计量、PP-Fisher Chi-square 统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程，lm Pesaran & Shin W统计量、ADF- Fisher Chi-square 统计量、PP-Fisher Chi-square 统计量的原假设为存在有效的单位根过程，Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。 有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验LLC ( Levin-Lin-Chu )检验和不同根单位根检验Fisher-ADF 检验(注：对普通序列(非面板序列)的单位根检验方法则常用ADF 检验)，如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。 如果我们以T(trend )代表序列含趋势项，以I (intercept) 代表序列含截距项，T&I代表两项都含，N (none)代表两项都不含，那么我们可以基于前面时序图得出的结论，在单位根检验中选择相应

面板数据分析方法步骤

1.面板数据分析方法步骤 面板数据的分析方法或许我们已经了解许多了，但是到底有没有一个基本的步骤呢？那些步骤是必须的？这些都是我们在研究的过程中需要考虑的，而且又是很实在的问题。面板单位根检验如何进行？协整检验呢？什么情况下要进行模型的修正？面板模型回归形式的选择？如何更有效的进行回归？诸如此类的问题我们应该如何去分析并一一解决？以下是我近期对面板数据研究后做出的一个简要总结，和大家分享一下，也希望大家都进来讨论讨论。 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。 由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。 其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin,

面板数据的分析步骤

面板数据的分析方法或许我们已经了解许多了，但是到底有没有一个基本的步骤呢？那些步骤是必须的？这些都是我们在研究的过程中需要考虑的，而且又是很实在的问题。面板单位根检验如何进行？协整检验呢？什么情况下要进行模型的修正？面板模型回归形式的选择？如何更有效的进行回归？诸如此类的问题我们应该如何去分析并一一解决？以下是我近期对面板数据研究后做出的一个简要总结，和大家分享一下，也希望大家都进来讨论讨论。 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(20 00) 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。M addala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。 由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。 其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin & Chu t* 统计量、B reitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程，lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF - Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程，Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。 有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验LLC（Levin-Lin-Chu）检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验（注：对普通序列（非面板序列）的单位根检验方法则常用ADF检验），如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。 如果我们以T（trend）代表序列含趋势项，以I（intercept）代表序列含截距项，T&I代表两项都含，N（none）代表两项都不含，那么我们可以基于前面时序图得出的结论，在单位根检验中选择相应检验模式。

面板数据分析方法

面板数据分析方法 面板数据分析方法是一种使用面板数据（panel data）进行统计分析的方法。面板数据是指在一段时间内对多个个体进行观测得到的数据，例如对同一组个体在多个时间点上的经济数据、社会调查数据等。面板数据分析方法可用于研究个体间的动态变化和个体间的差异，对于探索个体特征、推断因果关系以及进行政策评估具有重要的意义。 面板数据分析方法的主要步骤包括面板数据的描述、面板数据的平稳性检验、面板数据的估计以及面板数据的推断等。 首先，在进行面板数据分析前，需要对面板数据进行描述性分析。可以通过计算面板数据的平均值、标准差、最大值、最小值等统计量来描述面板数据的整体情况，以及通过绘制各个个体在不同时间点上的散点图和折线图等图表来观察面板数据的变化趋势和个体间的差异。 其次，为了能够进行面板数据的分析，需要对面板数据的平稳性进行检验。平稳性是指面板数据中个体和时间之间的变化趋势是稳定的，如果面板数据不满足平稳性前提，则可能会导致估计结果的偏误。一种常用的平稳性检验方法是基于单位根检验，例如ADF检验和PP检验，这些检验方法可以检验面板数据中的个体序列和时间序列是否是平稳的。 然后，在对面板数据进行估计时，可以使用固定效应模型（Fixed Effects，FE）

和随机效应模型（Random Effects，RE）等方法。固定效应模型假设个体间的差异是固定的，只有个体内部的变化是随时间变动的，可以通过引入个体固定效应来控制个体间的不可观测因素。随机效应模型则假设个体间的差异是随机的，无法通过个体固定效应来完全控制。FE模型和RE模型的选择可以基于Hausman检验等方法进行。 最后，面板数据分析方法可以用于面板数据的推断。例如，可以通过FE模型和RE模型的估计结果进行个体间的差异比较，判断不同因素对个体间差异的影响是否显著。此外，还可以使用面板数据进行因果推断，如Granger因果检验和差分GMM模型等方法，用于探索个体特征之间的因果关系。 总之，面板数据分析方法是一种有效的多维数据分析方法，可以用于研究面板数据中个体间的动态变化和个体间的差异。通过面板数据分析，可以提供定量的证据支持，为经济、社会等领域的决策和政策评估提供有力支持。

面板数据的分析步骤

面板数据的分析步骤 面板数据的分析方法或许我们已经了解许多了，但是到底有没有一个基本的步骤呢？那些步骤是必须的？这些都是我们在研究的过程中需要考虑的，而且又是很实在的问题。面板单位根检验如何进行？协整检验呢？什么情况下要进行模型的修正？面板模型回归形式的选择？如何更有效的进行回归？诸如此类的问题我们应该如何去分析并一一解决？以下是我近期对面板数据研究后做出的一个简要总结，和大家分享一下，也希望大家都进来讨论讨论。 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。 由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。 其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square 统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程，lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程，Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。 有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验LLC （Levin-Lin-Chu）检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验（注：对普通序列（非面板序列）的单位根检验方法则常用ADF检验），如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们

面板数据分析方法步骤全解

面板数据分析方法步骤全解 面板数据分析是一种常用的统计方法，可用于研究面板数据。 面板数据是指在一定时间内，对多个个体或单位进行反复观测的数据。面板数据的特点是具有跨个体和跨时间的变异性，可以更好地 捕捉个体变量和时间变量的相关性。本文将详细介绍面板数据分析 的方法步骤。 步骤一：数据准备 面板数据分析的第一步是准备数据。首先，需要收集面板数据，包括个体的观测值和时间变量。然后，对数据进行清洗和整理，包 括处理缺失值、异常值和重复值。此外，还要对变量进行命名和编码，以便后续分析使用。 步骤二：面板数据的描述性统计分析 在进行面板数据分析之前，通常需要对数据进行描述性统计分析。这可以帮助我们了解数据的基本特征和变化趋势。常用的描述 性统计方法包括计算平均数、标准差、最大值、最小值和分位数等。此外，还可以使用图表和图表来可视化数据的分布和变化情况。

步骤三：面板数据的平稳性检验 面板数据在进行进一步分析之前，需要进行平稳性检验。平稳 性是指面板数据的统计特性在时间和个体之间保持不变。常用的平 稳性检验方法包括单位根检验和平稳均值假设检验。如果数据不平稳，可以通过差分或其他方法进行处理，以实现平稳性。 步骤四：面板数据的固定效应模型估计 面板数据分析的核心是建立面板数据模型并进行参数估计。其中，固定效应模型是最常用的面板数据模型之一。固定效应模型假 设个体效应是固定的，与个体的观测值无关。通过固定效应模型， 可以估计个体效应和其他变量的影响。常用的估计方法包括最小二 乘法、广义最小二乘法和联合估计法等。 步骤五：面板数据的随机效应模型估计 除了固定效应模型外，还可以使用随机效应模型进行面板数据 分析。随机效应模型假设个体效应是随机的，与个体的观测值相关。通过随机效应模型，可以同时估计个体效应和其他变量的影响。常 用的估计方法包括广义最小二乘法和极大似然估计法等。

平稳性检验理论说明面板数据分析方法步骤全解

面板数据分析方法步骤全解 面板数据的分析方法或许我们已经了解许多了，但是到底有没有一个基本的步骤呢？那些步骤是必须的？这些都是我们在研究的过程中需要考虑的，而且又是很实在的问题。面板单位根检验如何进行？协整检验呢？什么情况下要进行模型的修正？面板模型回归形式的选择？如何更有效的进行回归？诸如此类的问题我们应该如何去分析并一一解决？以下是我近期对面板数据研究后做出的一个简要总结，和大家分享一下，也希望大家都进来讨论讨论。 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。 由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。 其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程，lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程，Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。

动态面板数据分析步骤详解

动态面板数据分析算法 1. 面板数据简介 面板数据（Panel Data, Longitudinal Data ），也称为时间序列截面数据、混合数据，是指同一截面单元数据集上以不同时间段的重复观测值，是同时具有时间和截面空间两个维度的数据集合，它可以被看作是横截面数据按时间维度堆积而成。自20世纪60年代以来，计量经济学家开始关注面板数据以来，特别是近20年，随着计量经济学理论，统计方法及计量分析软件的发展，面板数据计量经济分析已经成为计量经济学研究最重要的分支之一。 面板数据越来越多地被应用到计量模型的研究中，其在实证分析中的优点是明显的：相对于只具有一个时点的横截面数据模型，面板数据包含了更多时间维 度的数据，从而可以利用更多的信息来分析所研究问题的动态关系；而时间序列模型，其数据往往是由个体数据加总产生的，在实际计量分析中，在研究其动态调整行为时，由于个体差异被忽略，其估计结果有可能是有偏的，而面板数据模型能够通过截距项，捕捉到数据的动态调整过程中的个体差异，有效地减少了由于数据加总所产生的偏误；同时，面板数据同时具有时间和截面空间的两个维度，从而分享了横截面数据和时间序列数据的优点，另外，由于具有更多的观察值，其推断的可靠性也有所增加。 2. 面板数据的建模与检验 设Y t 3. 动态面板数据的建模与检验 所谓动态面板数据模型，是指通过在静态面板数据模型中引入滞后被解释变量以反映动态滞后效应的模型。这种模型的特殊性在于被解释变量的动态滞后项与随机误差组成部分中的个体效应相关，从而造成估计的内生性。 4、步骤详解 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丄evin

完整版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

面板数据分析简要步骤与注意事项(面板单位根检验 —面板协整一回归分析) 面板数据分析方法： 面板单位根检验一若为同阶一面板协整一回归分析 —若为不同阶一序列变化一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(spuriousregression)。 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。1 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丄evinandLin(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Levinetal.(2002) 的改进,提出了检验面板单位根的LLC法。Levinetal.(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。Imetal.(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。MaddalaandWu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。 由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher禾口PP-Fisher5种方法

时间序列分析中的平稳性检验

时间序列分析中的平稳性检验 时间序列分析是统计学中重要的研究领域，它用于研究随时间变化的数据，并预测未来的趋势。平稳性检验是时间序列分析的关键步骤之一，它用于确定时间序列数据是否具有平稳性。本文将介绍时间序列分析中的平稳性检验的基本概念、方法和应用。 一、平稳性的概念 在时间序列分析中，平稳性是指时间序列数据的统计特性在不同时间段内保持不变。具体而言，平稳性要求时间序列的均值、方差和自相关函数在时间上不发生显著的变化。如果时间序列数据具有平稳性，那么我们可以利用历史数据对未来进行可靠的预测。 二、平稳性检验的方法 为了检验时间序列数据的平稳性，常用的方法包括观察法、单位根检验和ADF检验。 1. 观察法 观察法是最简单的平稳性检验方法，它通过观察时间序列数据的图表和统计指标来判断数据是否具有平稳性。如果时间序列数据的均值和方差在不同时间段内保持相对稳定，且自相关函数衰减较快，那么可以初步认为数据具有平稳性。 2. 单位根检验 单位根检验是一种常用的平稳性检验方法，它基于时间序列数据是否具有单位根来判断数据的平稳性。常用的单位根检验方法包括ADF检验、PP检验和KPSS 检验。其中，ADF检验是最常用的单位根检验方法之一。 3. ADF检验

ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）是一种常用的单位根检验方法，它 基于Dickey-Fuller回归模型来判断时间序列数据是否具有单位根。ADF检验的原 假设是时间序列数据具有单位根，即非平稳性；备择假设是时间序列数据不具有单位根，即平稳性。 ADF检验的关键统计量是ADF统计量，它的值与临界值进行比较来判断数据 的平稳性。如果ADF统计量的值小于临界值，那么可以拒绝原假设，认为数据具 有平稳性；如果ADF统计量的值大于临界值，那么接受原假设，认为数据不具有 平稳性。 三、平稳性检验的应用 平稳性检验在时间序列分析中具有广泛的应用。首先，平稳性检验是进行时间 序列建模的前提条件，只有具有平稳性的数据才能进行可靠的建模和预测。其次，平稳性检验可以帮助我们选择适当的时间序列模型，如AR模型、MA模型和ARMA模型。最后，平稳性检验还可以用于检测异常值和趋势变化，从而提高时 间序列分析的准确性和可靠性。 在金融领域，平稳性检验被广泛应用于股票价格、汇率和利率等时间序列数据 的分析和预测。通过对这些数据进行平稳性检验，可以帮助投资者制定更有效的投资策略。在宏观经济领域，平稳性检验可以用于分析经济指标的长期趋势和周期性波动，从而帮助政府和企业做出更准确的决策。 总之，时间序列分析中的平稳性检验是一项重要的统计方法，它可以帮助我们 判断时间序列数据是否具有平稳性，并为后续的建模和预测提供依据。通过正确应用平稳性检验方法，我们可以更好地理解时间序列数据的统计特性，提高分析和预测的准确性。因此，在进行时间序列分析时，我们应该充分重视平稳性检验的作用，合理选择适当的方法。

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

面板数据分析简要步骤 与注意事项面板单位根—面板协整一回归分析 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 (面板单位根一面板协整一回归分析) 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：既有趋势乂有截距、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山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 &1・(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IFS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。 由上述综述可知,可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。其中LLC-T、BR-T、IPS-W、ADF- FCS、PP-FCS、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square 统计量、PP- Fisher Chi-square 统计量、Hadri Z 统计量,并且Levin, Lin & Chu t* 统讣量、 Breitung t统汁量的原假设为存在普通的单位根过程，lm Pesaran & Shin W 统计量-ADF- Fisher Chi-square 统计量、PP-Fisher Chi-square 统计量的原假设 为存在有效的单位根过程，Hadri Z统汁量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。 有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验LLC (Levin-Lin-Chu)检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验 (注：对普通序列(非面板序列)的单位根检验方法则常用ADF检验)，如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。 如果我们以T (trend)代表序列含趋势项，以I (intercept)代表序列含截距 项,T&I代表两项都含，N (none)代表两项都不含,那么我们可以基于前面时序图得 岀的结论，在单位根检验中选择相应检验模式。 但基于时序图得出的结论毕竟是粗略的，严格来说，那些检验结构均需一一检验。具体操作可以参照李子奈的说法：ADF检验是通过三个模型来完成，首先

面板数据分析

面板数据分析 徐索菲

主要内容 ►基本原理介绍 。面板数据的定义 。面板数据模型分类 。面板数据模型设定检验 。面板数据的单位根检验 。面板数据的协整检验 ►面板数据建模案例分析 ► Eviews操作演示

会用Eviews做一般的面板数据分析! 面板数据的定义 ►“面板数据” 一词指的是一部分家庭、国家或企业等在一段时期内的观测值所构成的集合。这样的数 据可以通过在一段时期内对一些家庭或个体进行跟踪调查来获得。 ►面板数据也称作时间序列与截面混合数据。

►面板数据用双下标变量表示。例如：Yn.Xit i = 2厂・.，N; t = 2, ••• ►面板数据可以分为微观面板和宏观面板两大类:。微观面板：个体数N较大，时期数T较小 。宏观面板：有适度规模的N,时期数T较大

表1 1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费数据（不变价格）地区人均消费1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 CP-AH （安徽）3282.466 3646.150 3777.410 3989.581 4203.555 4495.174 4784.364 CP-BJ （北京）5133.978 6203.048 6807.451 7453.757 8206.271 8654.433 10473.12 CP-FJ （福建）4011.775 4853.441 5197.041 5314.521 5522.762 6094.336 6665.005 CP-HB （河北）3197.339 3868.319 3896.778 4104.281 4361.555 4457.463 5120.485 CP-HLJ （黑龙江）2904.687 3077.989 3289.990 3596.839 3890.580 4159.087 4493.535 CP-JL （吉林）2833.321 3286.432 3477.560 3736.408 4077.961 4281.560 4998.874 CP-JS （江苏）3712.260 4457.788 4918.944 5076.910 5317.862 5488.829 6091.331 CP-JX （江西）2714.124 3136.873 3234.465 3531.775 3612.722 3914.080 4544.775 CP-LN （辽宁）3237.275 3608.060 3918.167 4046.582 4360.420 4654.420 5402.063 CP-NMG （内蒙古）2572.342 2901.722 3127.633 3475.942 3877.345 4170.596 4850.180 CP-SD （山东）3440.684 3930.574 4168.974 4546.878 5011.976 5159.538 5635.770 CP-SH （上海）6193.333 6634.183 6866.410 8125.803 8651.893 9336.100 10411.94 CP-SX （山西）2813.336 3131.629 3314.097 3507.008 3793.908 4131.273 4787.561 —CP-TJ （天津）4293.220 5047.672 5498.503 5916.613 6145.622 6904.368 7220.843 CP-ZJ 5342.234 6002.082 6236.640 6600.749 6950.713 7968.327 8792.210