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  2. 面板單位根檢驗的意義

面板資料為什麼要做單位根檢驗?為什麼是對每個變數做檢驗,這樣能得到什麼?

 

面板資料為什麼要做單位根檢驗為什麼是對每個變數做檢驗,這樣能得到什麼 ?

  因為面板資料雖然減輕了数據的非平穩,使得變數的相關性降低,但是各變數還是有趨勢、截距問題,可能还是非平穩資料,存在單位根。這樣迴歸會造成偽迴歸。   是檢驗每個變數的趨势,或是走勢,但是是對每个變數做單位根檢驗。一般经濟變數如GDP cpi等等吧弗都是存在時間趨势,或是有截距項的。都是要做單位根檢驗。   使用eviews裡的pool,或者stata各版本 都能得到的!

Eviews做面板資料迴歸,什麼時候需要進行單位根檢驗和協整檢驗呢資料是2007-2011年,樣本量很大 ?

  按照正規程式,面板資料模型在迴歸前需檢驗資料的平穩性。一些非平穩的經濟时間序列往往表現出共同的變化趨勢,而這些序列間本身不一定有直接的關联,此時,對這些資料進行回歸,儘管有較高的R平方,但其結果是沒有任何實際意義的。平穩的真正含義是:一個時間序列剔除了不變的均值(可視為截距)和時间趨勢以後,剩餘的序列為零均值,同方差,即白噪聲。因此單位根檢驗時有三種检驗模式:既有趨勢又有截距、只有截距、以上都無。   因此為了避免偽迴歸,确保估計結果的有效性,我们必須對各面板序列的平穩性進行檢驗。而檢驗資料平稳性最常用的辦法就是單位根檢驗。   如果基於單位根檢驗的結果發現變數之間是同階單整的,那麼我們可以進行協整檢驗。

用EVIEWS做面板資料平穩性檢驗,怎麼看是否平穩 ?

  不平穩吧   你這個資料

面板資料的平穩性檢驗是必須的麼協整還是不協整?

  面板資料的平穩性檢驗是必須的.資料量少的話一般无須做平穩性檢驗。 但同时還得考慮用這些資料做什么,如果 是時間序列預測,則必須做該檢驗   首先,不是所有的資料都需要進行平穩性檢驗,只有時间序列資料需要   其次,這跟相關係數没關係   再次,一個自變量多個自變數都可以   協整分析就是迴歸,只不過加了道平穩性檢驗罷了,其餘的和一般迴歸殊無二致。

什麼是面板資料單位根檢驗,有什麼作用啊?

  因為面板資料雖然減輕了数據的非平穩,使得變數的相關性降低,但是各變數還是有趨勢、截距問題,可能还是非平穩資料,存在單位根。這樣迴歸會造成偽迴歸。   是檢驗每個變數的趨势,或是走勢,但是是對每个變數做單位根檢驗。一般经濟變數如GDP cpi等等吧,都是存在時間趨勢,或是有截距項的。都是要做單位根檢驗。   使用eviews裡的pool,或者stata各版本 都能得到的!

時間序列分解法 為什麼要做季節調整 和週期調整 調整後的資料與原始資料相對比?

  依據模型趨勢可以選擇3种模型

求教STATA中面板資料單位根檢驗的做法 ?

  以下內容來自經管之家論坛網友zjc005的答帖:   面板資料的單位根檢验方法有很多種,一般我們只選兩種,即相同根單位根检驗和不同根單位根檢驗。如果資料是平衡的,則可使用LLC檢驗(適用於同根)和IPS檢驗(適用於不同根)。   一般的stata並沒有自帶這兩個程式需要自己下載安裝,我們可以在命令欄鍵入:search levinlin, net和search ipshin, net,然后按照提示逐步安裝。接著就可以進行變數的單位根檢验。輸入如下命令:   Levinlin 變數名,lags(1)   Ipshin 變數名,lags(1)   例:   1、levinlin lntfp,lags(1)   出现以下結果:   Levin-Lin-Chu test for lntfp Deterministics chosen: constant   Pooled ADF test, N,T = (31,9) Obs = 217   Augmented by 1 lags (average) Truncation: 6 lags   coefficient t-value t-star P > t   -1.18963 -15.196 -6.06106 0.0000   LLC檢驗的原假設是H0: 有單位根,P值為0,拒絕原假設,所以不存在单位根。   2、ipshin lntfp,lags(1)   出現以下結果:   Im-Pesaran-Shin test for cross-sectionally demeaned lntfp   Deterministics chosen: constant   t-bar test, N,T = (31,9) Obs = 217   Augmented by 1 lags (average)   t-bar cv10 cv5 cv1 W[t-bar] P-value   -2.348 -1.700 -1.750 -1.850 -4.272 0.000   同樣說明沒有單位根。   如果存在單位根,則需要進行一階差分,並再次進行單位根檢驗,輸入以下命令:   levinlin D.變數名,lags(1)

面板資料為什麼要做單位根檢驗為什麼是對每個變數做檢驗,這樣能得到什麼?

  因為面板資料雖然減輕了数據的非平穩,使得變數的相關性降低,但是各變數還是有趨勢、截距問題,可能还是非平穩資料,存在單位根。這樣迴歸會造成偽迴歸。   是檢驗每個變數的趨势,或是走勢,但是是對每个變數做單位根檢驗。一般经濟變數如GDP cpi等等吧,都是存在時間趨势,或是有截距項的。都是要做單位根檢驗。   使用eviews裡的pool,或者stata各版本 都能得到的!

Eviews 多個變數單位根檢驗的問題?

  1.單位根檢驗的是序列的平穩,可以一個一個檢驗,也可一組同時進行檢驗;   2.要根據序列的具體情況來選,比如,你可以在excel畫出折線圖,觀察圖線的趋勢。如果影象有明顯的趨势和截距,在ADF檢驗中便選trend and intercept。   3.如果平穩,可以直接建立迴歸模型。如果不平穩,可作一階差分,看是否平穩,若仍不平衡,可作二階差分等。很多經濟變數本身是不平穩的,但是差分序列往往是平穩的。   4.檢驗之後,會有“prob”這一項(即:伴隨概率),如果你的置信水平選擇的是5%,只要prob小於5%表明序列平穩,反之則有單位根。   要取自然對數,可直接在命令視窗輸入genr y=log() ,然後回車。 (括號中填上你要取對數的序列名)   希望能對你有所幫助,財富值对我來說並不重要。

如何在面板資料中檢驗變數的內生性?

  解釋變數內生性檢驗   首先檢驗解釋變數內生性(解釋變數內生性的Hausman 檢驗:使用工具變量法的前提是存在內生解釋变量。Hausman 檢验的原假設為:所有解釋變量均為外生變數,如果拒絕,則認為存在內生解釋變數,要用IV;反之,如果接受,則認為不存在內生解釋變量,應該使用OLS。   reg ldi lofdi   estimates store ols   xtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)   estimates store iv   hausman iv ols   (在面板資料中使用工具變數,Stata提供了如下命令來執行2SLS:xtivreg depvar [varlist1] (varlist_2=varlist_iv) (選擇項可以為fe,re等,表示固定效應、隨机效應等。詳見help xtivreg)   如果存在內生解釋變數,則應該选用工具變數,工具變數個数不少於方程中內生解釋變量的個數。“恰好識別”時用2SLS。2SLS的實质是把內生解釋變數分成兩部分,即由工具變數所造成的外生的變動部分,以及與扰動項相關的其他部分;然后,把被解釋變數對中的這个外生部分進行迴歸,從而满足OLS前定變數的要求而得到一致估計量。tptqtp   二、異方差与自相關檢驗   在球型擾动項的假定下,2SLS是最有效的。但如果擾動項存在異方差或自相關,   面板異方差檢驗:   xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls panel(het)   estimates store hetero   xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls   estimates store homo   local df = e(N_g) - 1   lrtest hetero homo, df(`df')   面板自相關:xtserial enc invs exp imp esc mrl   則存在一種更有效的方法,即GMM。從某種意義上,GMM之於2SLS正如GLS之於OLS。好識別的情況下,GMM還原為普通的工具變數法;過度識別時傳統的矩估計法行不通,只有這時才有必要使用GMM,過度識別檢验(Overidentification Test或J Test):estat overid   三、工具變數效果驗證   工具變數:工具變數要求與內生解釋變數相關,但又不能與被解釋變數的擾动項相關。由於這兩個要求常常是矛盾的,故在實践上尋找合適的工具變數常常很困難,需要相當的想象力與創作性。常用滯後變數。   需要做的檢驗:   檢驗工具变量的有效性:   (1) 檢驗工具變數與解釋變數的相關性   如果工具變數z與內生解釋變數完全不相关,則無法使用工具變數法;如果與僅僅微弱地相關,。這種工具變數被稱為“弱工具變數”(weak instruments)後果就象樣本容量過小。檢驗弱工具變數的一個經驗規則是,如果在第一階段迴歸中,F統計量大於10,則可不必擔心弱工具變數問題。Stata命令:estat first(顯示第一个階段迴歸中的統計量)   (2) 檢驗工具變數的外生性(接受原假設好)   在恰好識別的情況下,無法檢驗工具變數是否與擾動项相關。在過度識別(工具变量個數>內生變數個數)的情況下,則可進行過度識别檢驗(Overidentification Test),檢驗原假設所有工具變數都是外生的。如果拒絕該原假設,則認為至少某個變數不是外生的,即與扰動項相關。0H   Sargan統計量,Stata命令:estat overid   四、GMM過程   在Stata輸入以下命令,就可以進行對面板数據的GMM估計。   . ssc install ivreg2 (安裝程序ivreg2 )   . ssc install ranktest (安装另外一個在執行ivreg2 時需要用到的輔助程式ranktest)   . use "traffic.dta"(打開面板資料)   . xtset panelvar timevar (設定面板變數及時間變量)   . ivreg2 y x1 (x2=z1 z2),gmm2s (进行面板GMM估計,其中2s指的是2-step GMM)