面板数据分析3[面板数据分析的最新理论进展]-单位根检验与协整检验
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)(2)
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—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。
面板数据的常见处理
面板数据的常见处理面板数据是一种经常在经济学、金融学等领域中使用的数据形式，它包含了多个个体（如个人、企业）在多个时间点上的观测数据。
对于这种数据，常见的处理方法包括面板数据的描述统计分析、面板数据的面板回归分析以及面板数据的面板单位根检验等。
一、面板数据的描述统计分析面板数据的描述统计分析是对面板数据进行基本的统计特征描述，包括平均值、标准差、最小值、最大值等。
通过对面板数据的描述统计分析，可以了解面板数据的基本情况，为后续的分析提供基础。
二、面板数据的面板回归分析面板回归分析是对面板数据进行回归分析的一种方法。
通过面板回归分析，可以探究面板数据中个体间的差异以及时间间的变化对因变量的影响程度。
常见的面板回归模型包括固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型等。
面板回归分析可以帮助我们理解面板数据中的个体间和时间间的关系，从而为政策制定和决策提供依据。
三、面板数据的面板单位根检验面板单位根检验是用来检验面板数据中的变量是否具有单位根的方法。
单位根表示变量存在非平稳性，而非平稳性会对面板数据的分析结果产生偏误。
常见的面板单位根检验方法包括Levin-Lin-Chu (LLC)检验、Im-Pesaran-Shin (IPS)检验等。
通过面板单位根检验，可以判断面板数据中的变量是否平稳，从而选择合适的模型进行分析。
四、面板数据的面板协整分析面板协整分析是对面板数据中存在协整关系的变量进行分析的方法。
协整关系表示变量之间存在长期稳定的关系，可以用来研究变量之间的长期均衡关系。
常见的面板协整分析方法包括Pedroni的多元协整检验、Westerlund的多元协整检验等。
通过面板协整分析，可以深入了解面板数据中变量之间的长期关系，为政策制定和决策提供参考。
五、面板数据的面板数据的固定效应模型固定效应模型是一种常用的面板数据分析方法，它通过控制个体效应来分析时间变化对因变量的影响。
固定效应模型可以帮助我们消除个体间的差异，从而更准确地估计时间变化对因变量的影响。
面板数据协整分析
面板数据协整分析面板数据协整分析在计量经济学中被广泛应用于研究变量之间的长期均衡关系。
该方法结合了面板数据的特点和协整分析的思想，对于探讨变量之间的长期关系具有重要意义。
本文将以面板数据协整分析为题，探讨其基本原理、应用场景及操作步骤。
一、基本原理面板数据协整分析基于协整理论，该理论由格兰杰（Granger）和约翰森（Johansen）提出。
协整分析强调变量之间的长期均衡关系，即在长期内，变量之间的差异会被一组线性关系所消除，使得变量之间呈现出稳定的关系。
面板数据是经济学研究中常用的数据格式，具有个体和时间两个维度。
相比于截面数据或时间序列数据，面板数据包含了更多的信息，能够更好地捕捉个体和时间的异质性。
因此，面板数据协整分析更适用于考察个体之间的关系和长期的动态变化。
二、应用场景面板数据协整分析可以应用于多个领域，如经济学、金融学、环境科学等。
以下是一些典型的应用场景：1. 经济增长与贸易关系分析面板数据协整分析可以用于研究不同国家之间的贸易关系和经济增长的关联性。
通过分析面板数据，可以确定是否存在长期均衡关系，以及对经济增长的贡献度。
2. 教育投资与经济发展的影响面板数据协整分析可以帮助研究者探究教育投资对经济发展的影响。
通过分析面板数据，可以建立教育投资与经济发展之间的长期关系模型，从而评估教育政策的效果。
3. 环境污染与经济增长的关系研究面板数据协整分析可以帮助研究者了解环境污染与经济增长之间的关联性。
通过分析面板数据，可以估计环境污染对经济增长的影响，并提出相关政策建议。
三、操作步骤进行面板数据协整分析需要以下几个基本步骤：1. 数据准备首先，需要收集相关面板数据，并对数据进行清洗和整理，确保数据的可靠性和一致性。
同时，还需要进行面板数据的单位根检验，以判断是否需要进行协整分析。
2. 变量选择在进行面板数据协整分析时，需要选择适当的变量作为分析对象。
变量选择应基于理论基础和实际需求，并考虑到变量之间的相关性。
经济统计学中的面板数据分析
经济统计学中的面板数据分析面板数据分析是经济统计学中的一项重要研究方法，它能够提供更加全面和准确的经济数据分析结果。
在经济学领域，我们经常需要研究多个个体或单位在不同时间点上的经济行为和变化趋势。
传统的横截面数据和时间序列数据分析方法无法完全满足这种需求，而面板数据分析则能够充分利用横截面和时间序列的信息，从而更好地解释和预测经济现象。
面板数据是指在一段时间内对多个个体或单位进行观察和测量的数据。
这些个体可以是不同的国家、地区、企业或个人，而时间可以是连续的或离散的。
面板数据分析的核心思想是将个体和时间作为两个维度，通过同时考虑个体和时间的变化，来探索它们之间的关系和影响。
面板数据分析方法的一个重要应用是面板回归分析。
面板回归模型可以通过同时考虑个体特征和时间变化，来解释和预测经济现象。
在面板回归模型中，我们可以引入个体固定效应和时间固定效应，以控制个体间和时间间的异质性。
这样一来，我们就能够更准确地估计变量之间的关系，并得出更可靠的结论。
除了面板回归模型，面板数据分析还可以应用于其他经济统计学方法，如面板单位根检验、面板协整分析和面板数据的动态模型等。
这些方法在经济学研究中起着重要的作用，能够帮助我们深入理解经济现象的本质和规律。
面板数据分析的优势在于它能够提供更加精确和全面的经济数据分析结果。
相比传统的横截面数据和时间序列数据分析方法，面板数据分析能够更好地控制个体和时间的异质性，从而减少估计误差和偏差。
此外，面板数据分析还能够提供更多的信息，比如个体间的相关性和时间的趋势性，从而更好地解释经济现象和预测未来趋势。
然而，面板数据分析也存在一些挑战和限制。
首先，面板数据的获取和整理相对困难，需要耗费大量的时间和精力。
其次，面板数据中可能存在缺失值和异常值，需要进行适当的处理和修正。
另外，面板数据分析方法的选择和应用也需要根据具体问题和数据特点进行合理的判断和决策。
总之，经济统计学中的面板数据分析是一种重要的研究方法，能够提供更加全面和准确的经济数据分析结果。
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 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。
面板数据的常见处理
面板数据的常见处理引言概述：面板数据是一种由时间序列和横截面数据组成的数据结构，常用于经济学和社会科学研究中。
由于其特殊的数据结构，面板数据的处理方法与传统的时间序列或者横截面数据有所不同。
本文将介绍面板数据的常见处理方法，包括数据清洗、面板单位根检验、面板回归分析和面板数据的固定效应模型。
一、数据清洗1.1 缺失值处理：面板数据中往往存在缺失值，处理缺失值的方法包括删除缺失观测、插补缺失值和使用面板数据的特征进行缺失值预测。
1.2 异常值处理：面板数据中可能存在异常值，可以通过箱线图、离群值检测方法等进行识别和处理。
1.3 数据平滑：面板数据中的变量可能存在噪声，可以使用平滑方法如挪移平均、指数平滑等对数据进行平滑处理。
二、面板单位根检验2.1 单位根概念：单位根是时间序列分析中的重要概念，用于判断变量是否具有非平稳性。
对于面板数据，我们需要进行面板单位根检验，判断变量的平稳性。
2.2 常见的面板单位根检验方法包括Levin-Lin-Chu（LLC）检验、Im-Pesaran-Shin（IPS）检验和Maddala-Wu（MW）检验等。
2.3 单位根检验的结果可以匡助我们选择合适的模型和估计方法，避免估计结果的偏误。
三、面板回归分析3.1 固定效应模型：面板数据的回归分析中，固定效应模型是常用的方法之一。
该模型可以控制个体间的异质性，并通过固定效应项捕捉个体固定的影响。
3.2 随机效应模型：随机效应模型是另一种常用的面板回归模型，它假设个体效应项与解释变量无关，通过随机效应项来捕捉个体间的异质性。
3.3 混合效应模型：混合效应模型是固定效应模型和随机效应模型的组合，它可以同时考虑个体效应和时间效应。
四、面板数据的固定效应模型4.1 模型假设：固定效应模型假设个体效应是固定的，即个体效应项与解释变量无关。
4.2 估计方法：固定效应模型的估计方法包括最小二乘法和差分法。
最小二乘法可以直接估计固定效应模型的参数，而差分法则通过对数据进行差分来消除个体效应。
(完整word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—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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Pedroni 协积检验：以 Engle-Granger 协积检验方法为基础构造检验统计量，标 准化以后渐近服从标准正态分布。 （1999, 2004） Kao 协积检验：以 Engle-Granger 协积检验方法为基础构造检验统计量，标准化 以后渐近服从标准正态分布。 （1999） Fisher 个体联合协积检验 （combined individual test） 由 Johansen 迹统计量推广 ： 而成的检验方法。 用个体的协积检验值构造一个服从 2 分布的累加统计量 检验面板数据的协积性。(Maddala and Wu 1999)
Pedroni协整检验： • 以协整方程的回归残差为基础通过构造7个统计量 来检验面板变量间的协整关系。原假设：面板变 量间不存在协整关系
y it i i t x it i u it , y it = y it 1 + it , x it x it 1 it
Kao检验： 与Pedron检验一样，也是在Engle and Granger 二步法基础上发展起来的，但在第一阶段将回归 方程设定为每一个截面个体有不同的截距项 （ 不同）和相同的系数（ 相同），并将所 有趋势项系数 设定为0. 在第二阶段Kao检验基 于DF检验和ADF检验，对第一阶段所求得的残差 序列进行平稳性检验。
面板数据模型的协整检验按方法分为两类。 （1）由 EG（Engle-Granger）两步法推广而成的面板数据协整检验方法。 如 Pedroni 协整检验法、Kao 协整检验法。 （2）由 Johansen 迹统计量推广而成的面板数据协整检验方法。如 Fisher 协整检验法。 面板数据模型的协整检验按原假设不同分为两类。 （1）原假设为“不存在协整关系” Pedroni、Kao、Fisher 协整检验法。 。如 （2）原假设为“存在协整关系” 。如 Choi（崔仁）协整检验法。 （EViews 无此检验） 面板数据模型的协整检验按数据结构还可以分为序列无结构突变的协整检 验和序列有结构突变的协整检验。 EViwes 操作： 在面板模型估计窗口或数据组窗口点击 View 键， cointegration test 功能。 选 包括三种检验方法。 Pedroni 检验， 检验和 Fisher combined Johanson） Kao （ 检验。
误差分解模型的面板单位根检验
存在结构突变的面板单位根 检验
存在外生突变点的面板单位根检 验
纵剖面独立的面板单位根检验
纵剖面时间序列同期相关的面板单位根检验
因素分解模型的面板单位根检验
纵剖面时间序列协整的面板单位根检验
Taylor和Sarno (1998)基于Johansen的协整检 验提出了检验Panel-VAR模型的JLR检验； Larsson和Lyhagen（1999）基于纵剖面时间 序列间存在的协整关系数的似然比检验也提 出了一种面板单位根检验LR；
i
i
i
ADF
t
2
ˆ 6 N /( 2 )
2 2 2
ˆ /( 2 ) 3ˆ /(1 0 )
渐进服从N（0，1）
Johansen面板协整检验 （Fisher个体联合协整检 验）： 基于Fisher所提出的单个因变量联合检验，通过联 合单个截面个体Johansen协整检验的结果获得对应 于面板数据的检验统计量。主要步骤： （1）分别对各个截面个体进行单独Johansen协整检 验。设 i 为截面个体i的特征根迹统计量所对应的p 值。 （2）利用Fisher的结论建立相应于面板数据协整检验 的统计量 F is h e r 2 ln ( )
协整检验
• 在Panel Data中关于协整的检验迄今为止，主要 有两个方向：一个是原假设为非协整，使用类似 Engle和Granger（1987）平稳回归方程，从 Panel Data中得到残差构造统计检验，计算其分 布；一个是原假设为协整，基本的检验可能参照 McCoskey和Kao（1998a）的文章，这也是基于 残差的检验，类似时间序列中Harris和Inder （1994）、Shin（1994）、Leybourne和Mclabe （1994）和Kwiatouski等人（1992）分析框架。 无论是哪一种方法，都使用序贯极限方式，即前 面提到的（N,T趋于∞，且N/T趋于0）方式。
N i i 1
在原假设“存在相应个数协整向量”下，渐进服从自 由度为2N的卡方分布。
• 面板协整分析理论最初是基于结构稳定的 分析，主要研究成果可以划分为部门独立 的协整检验和部门依赖协整检验。同时部 门独立的协整检验又是从微观面板即同质 面板协整检验发展到异质面板协整检验。 最新发展则集中于结构突变的面板整检验。
• Strauss和Funk（2000）使用Panel的FM和DOLS估计揭 示资本、创新对于生产率增长作用和滞后的生产率对资本 有Granger因果关系，并证定了在446个制造业中资本和 生产率存在着协整关系。 • Harris和Tzavalis (1999) 证实当时间长度是固定的，其单 位根检验的统计量极限分布是正态的，其Panel每个单位 模型中都包括一个个体线性趋势或固定个体效应。他们证 实在这些模型中最小二乘估计得到估计量参数是不一致的。 因此，统计量需要修正。
• Im等（Im K.S.,J.Lee and M.Tieslau,2002）将 IPS的LM检验推广为存在结构突变的面板单位根 检验
Panel Data单位根检验的应用
• 购买力平价PPP单位根检验 • Culver和Papell（1997）应用单位根检验通货膨胀 • Song和Wu（1998）用它调查失业与心理健康的关系 • McCoskey和Selden (1998)用它进行用于健康照顾的支出和 GDP的单位根检验 • Lothgren和Karlsson（2000）通过蒙特卡洛模拟，利用LL 方法和ISP方法证实，对于一个小的平稳序列而言，单位根 检验有很高的功效值，而对于一个大的平稳序列而言，则可 能缺乏功效值，因而拒绝或接受假设对于所有序列有单位根 或者是平稳而言，并不能充分检验。
• Strauss（2000）使用三种方法（Abuaf和Jorion(1990)， LL方法，IPS方法），对从1929年到1995年美国48州带 趋势人均收入的数据进行单位根检验，结论是拒绝有单位 根的存在，并说明收敛的速率取决于截距差异的假设、一 阶自相关系数、滞后期和对1973年石油危机造成趋势中断 的适应性。
• 未来研究至少集中于（1）面板协整检验统 计量渐近分布。（2）混合面板的协整检验 理论。（3）多参数协整检验理论。
• 如果面板数据
it i i
是由过程 ，i=1,2,…,N；t=1,2,…,T y t βy u 生成的，则称面板数据yit是同质的，其中，服从均值 为0的分布。
y it
i,t- 1 it
• 如果面板数据yit是由过程 y t β y u ，i=1,2,…,N；t=1,2,…,T 生成的，则称面板数据yit是异质的，其中，服从均值 为0的分布。
'
t 1 ,2 ,.. , T ,
i 1 ,2 ,..., N
i ( 1 i , 2 i , ..., ki ) x it ( x 1 i , t , x 2 i ,t , ..., x ki ,t )
Pedroni协整检验假定截面个体之间相互独立，且误 差过程 w it ( it , it ) 是稳定的。
利用辅助回归检验残差序列是否平稳。
u it u it 1 it (1) (2) H 0 : i 1 H 0 : i 1 i 1, , N H1 : (i ) 1 H1 : i 1
第1种情形称为维度内检验,主要检验同质面板数据 的协整关系，构造4个统计量进行检验：面板方差 率统计（Panel v-Statistic）、类似于PP检验中ρ 统计量的面板ρ统计量（ Panel rho-Statistic ）、 类似于PP检验中t统计量的面板PP统计量 （ Panel PP-Statistic ）、类似于ADF检验中t统 计量的面板t统计量（ Panel ADF-Statistic ）
第2种情形称为维度间检验,主要检验异质面 板数据的协整关系，构造3个统计量进行检 验：类似于PP检验中ρ统计量的组间ρ统计 量（ Group-rho-Statistic ）、类似于PP检 验中t统计量的组间PP统计量（ Group PPStatistic ）、类似于ADF检验中t统计量的 组间t统计量（ Group ADF-Statistic ） Pedroni证明，在假定条件下，上述7个统计 量都渐进服从N(0,1)。
面板数据分析的最新理论进展
单位根检验与协整检验
• 目前，在Panel Data分析的理论和应用研究中， 单位根和协整理论与应用是最热点。 • 近年来，有关专家对Panel Data的单位根和协整 理论进行了大量的研究。该领域开创性研究工作 可以追溯到Levin和Lin（1992，1993）及Quah （1994）。 • Panel Data的单位根和协整理论是对时间序列的 单位根和协整理论研究的继续和发展，它综合了 时间序列和横截面的特性，通过加入横截面能够 更加直接、更加精确地推断单位根和协整的存在， 尤其是在时间序列不长、可能获得类似国家、地 区、企业等单位截面数据的情况下，Panel Data 单位根和协整的应用更有价值。
面板单位根检验理论研究的主要脉络
纵剖面时间序 列独立的面板 单位根检验
同质面板单位根检验
异质面板单位根检验
面 板 单 位 根 检 验
纵剖面时间序列同期相关的面板单位根检 验
纵剖面时间序 列相关的面板 单位根检验
纵剖面时间序列协整的面板单位根检验 因子分解模型的面板单位根检验
因子分解模型的 面板单位根检验