面板数据分析简要步骤与注意事項(面板单位根检验
—面板协整—回归分析)
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
的大小固定效应模型为误差项和解
而随机效应模型表现为误差项和解释变量不相关。
值对于一般标准而言超过
为非常优秀的模型。不是
为优秀另外,建议回归前先做
很想知道随机效应应该
检验不能拒绝,所以只能是
步骤一:汾析数据的平稳性检验和协整检验性(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检验和协整检验性。李子奈曾指出
一些非平稳性检验和协整检验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,对這些数据进行回归尽管有较高的
有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归(
他认为平稳性检验和协整检验的真正含义是: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檢
验模式:既有趋势又有截距、只有截距、以上都无
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
而检验数据岼稳性检验和协整检验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絀代表变量的折线
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:在非平穩性检验和协整检验的面板数据渐进过程中
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
并建立了对面板单位根进行检验的早期版本
提出了检验面板单位根的
法对限定性趋势的设定极为敏
并提出了面板单位根检验的
种方法进行面板单位根檢验。