下载文档原格式
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 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。
时间序列平稳性和单位根检验教材时间序列平稳性是时间序列分析中的重要概念。
在时间序列中，平稳性意味着序列的统计性质在时间上是不变的，不受时间趋势、周期性和季节性等因素的影响。
单位根检验是一种用于检验时间序列是否平稳的方法。
它的原理是通过检验序列中的单位根是否存在来判断序列的平稳性。
在时间序列分析中，平稳性是进行预测和建模的基础。
如果序列是平稳的，我们可以使用很多传统的统计方法进行分析，如自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。
而如果序列不是平稳的，那么我们需要对其进行差分或其他预处理方法，以使其变为平稳序列。
单位根检验的方法有很多种，常用的有ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）、KPSS检验（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin test）等。
这些方法都是基于对序列中单位根的存在与否进行统计检验的。
ADF检验是单位根检验中最常用的方法之一。
它的原理是对序列的自回归系数进行估计，并检验这些系数是否在单位根周围波动。
如果系数波动在单位根周围，则说明序列存在单位根，即不是平稳序列。
反之，如果系数波动在一个常数附近，则说明序列不存在单位根，即是平稳序列。
KPSS检验则是另一种常用的单位根检验方法。
它的原理是对序列进行单位根的最小二乘估计，并检验估计值与实际值之间的差异。
如果估计值与实际值之间存在显著的差异，则说明序列存在单位根，即不是平稳序列。
反之，如果差异不显著，则说明序列不存在单位根，即是平稳序列。
总结起来，时间序列平稳性和单位根检验是时间序列分析的重要概念和方法。
平稳性是进行预测和建模的前提，而单位根检验是判断序列是否平稳的重要工具。
通过对序列平稳性和单位根的检验，可以帮助我们选择合适的建模方法，提高时间序列分析的准确性和可靠性。
时间序列分析是一种用于研究时间变化规律的统计方法，广泛应用于经济学、金融学、气象学、社会学等领域。
动态面板数据模型估计及其内生结构突变检验理论与应用随着社会经济的不断发展和变化，研究者们越来越关注如何有效地利用数据模型来分析和理解各种复杂的现实问题。
在这个背景下，成为了一个备受关注的研究领域。
本文将围绕这一主题展开深入的探讨，分析其中的理论基础、方法步骤以及具体应用场景。
一、动态面板数据模型的基本概念和内生结构突变检验方法动态面板数据模型是一种适用于描述和预测时间序列数据变化的统计模型。
它具有考虑时间维度的特点，能够捕捉数据在时间上的变动规律，适用于分析经济增长、市场变动等动态过程。
在建立动态面板数据模型时，经常会遇到内生结构突变的情况，即模型中的内生变量在某一时间点发生了显著变化，影响了模型结果的稳定性和可靠性。
为了排除内生结构突变的影响，需要对模型进行相应的检验和修正。
内生结构突变检验方法主要包括一系列的统计检验和模型诊断手段，其核心思想是通过检测内生变量的变化点和程度，确定内生结构突变是否存在，并据此调整模型参数。
常用的内生结构突变检验方法包括Chow断点检验、Quandt-Andrews断点检验、Perron突变检验等，它们在理论基础和实际应用方面各有特点，可以相互结合使用，提高模型的准确性和稳健性。
二、动态面板数据模型估计方法及应用案例分析在实际研究中，如何正确选取并估计动态面板数据模型的参数是非常关键的一步。
通常采用的方法包括固定效应模型、随机效应模型、广义矩估计等，它们各自有着不同的假设和适用范围。
例如，固定效应模型适用于解释个体间差异较大的情况，而随机效应模型则更适用于对个体特征进行随机涨落的情况。
在选取模型时，需要结合具体问题的特点和数据的性质来进行权衡和选择。
为了更好地说明动态面板数据模型的估计方法和应用效果，我们将通过一个案例来进行详细分析。
假设我们要研究某个国家的经济增长与外部环境因素之间的关系，我们可以建立一个动态面板数据模型来分析其中的内在机制。
首先，我们需要选择合适的模型结构和参数设定，然后进行参数估计和模型诊断，最后进行内生结构突变检验和调整。
面板数据协整检验常用的方法面板数据协整检验是对面板数据进行单位根检验和协整关系检验的过程。
面板数据是指在横截面和时间序列维度上都有观测值的数据，常见于经济学和金融学领域。
面板数据协整检验的目的是验证面板数据中是否存在长期稳定的关系，即是否存在协整关系。
面板数据协整检验常用的方法包括以下几种：1. 单位根检验：单位根检验用于检验时间序列数据是否平稳。
对面板数据而言，可以采用不同的单位根检验方法，如LLC（Levin, Lin, and Chu）检验、IPS（Im, Pesaran, and Shin）检验、CADF（Cross-section Augmented Dickey-Fuller）检验等。
通过单位根检验可以判断面板数据中是否存在非平稳序列，为后续的协整关系检验奠定基础。
2. 协整关系检验：协整关系检验用于检验变量之间是否存在长期稳定的线性关系。
对面板数据而言，可以采用不同的协整检验方法，如Pedroni检验、Kao检验、Westerlund检验等。
这些方法可以帮助研究人员判断面板数据中是否存在协整关系，从而进行相关的分析和预测。
3. 引入滞后项：在面板数据协整检验中，有时需要引入滞后项以更好地捕捉数据之间的关系。
通过引入适当的滞后项，可以更准确地检验面板数据的协整关系，提高检验的准确性和可靠性。
4. 检验方法的选择：在进行面板数据协整检验时，需要根据数据的特点和研究问题选择合适的检验方法。
不同的检验方法适用于不同的数据类型和研究场景，研究人员需要根据具体情况进行选择。
总的来说，面板数据协整检验是对面板数据中变量之间长期关系的检验过程，通过单位根检验和协整关系检验等方法，可以判断数据的稳定性和关系性，为进一步的研究和分析提供参考。
在进行面板数据协整检验时，需要注意选择合适的检验方法和引入适当的滞后项，以确保检验结果的准确性和可靠性。
通过对面板数据协整的检验，可以深入理解数据之间的关系，为相关研究和决策提供有力支持。
面板单位根检验方法Panel unit root tests are widely used in time series analysis to determine whether a set of variables share a common stochastic trend. These tests are crucial in examining the long-run relationships among variables in panel data. One of the most commonly used panel unit root tests is the Levin, Lin, and Chu (LLC) test, which is based on the augmented Dickey-Fuller (ADF) test.面板单位根检验在时间序列分析中被广泛应用，用于确定一组变量是否共享一个共同的随机趋势。
这些检验在面板数据中检验变量之间的长期关系方面至关重要。
其中最常用的面板单位根检验之一是Levin，Lin和Chu（LLC）检验，它基于增广Dickey-Fuller（ADF）检验。
The LLC test is robust to heterogeneous panels and cross-sectional dependence, making it a popular choice in panel data analysis. It allows for individual-specific effects and correlated errors across the panel. However, it is important to consider the assumptions underlying the LLC test, such as the stationarity of the data and the absence of structural breaks.LLC测试对异质面板和横截面依赖性具有鲁棒性，在面板数据分析中备受青睐。
面板数据（PanelData）汇总1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。
面板回归单位根检验1. 引言面板回归单位根检验是时间序列分析中的一个重要工具，用于检验面板数据中的变量是否具有单位根。
单位根表示时间序列存在非平稳性，即随时间的推移，数据的均值和方差可能发生变化。
而非平稳性在许多经济和金融领域的研究中是一个很重要的问题，因为非平稳性会导致估计结果无效、误导政策制定者等问题。
在面板数据中，我们通常有多个个体（cross-section）和多个时间点（time period），例如对不同地区或公司在多个年份上进行观察。
面板回归单位根检验可以用来判断这些个体是否具有共同的非平稳特征。
2. 单位根和非平稳性在介绍面板回归单位根检验之前，我们先了解一下单位根和非平稳性的概念。
单位根（unit root）指的是一个时间序列具有恒定趋势或随机漂移，没有收敛到一个固定值或均值上。
如果一个时间序列存在单位根，则称其为非平稳（non-stationary）。
反之，如果一个时间序列不存在单位根，则称其为平稳（stationary）。
非平稳性在经济和金融领域的研究中很常见。
例如，股票价格、汇率、通货膨胀率等时间序列数据通常都是非平稳的。
非平稳性会导致统计推断的无效性，使得回归模型的估计结果不可靠。
3. 面板回归单位根检验方法面板回归单位根检验可以分为两类：单个方程方法和多个方程方法。
下面我们分别介绍这两类方法。
3.1 单个方程方法单个方程方法主要包括ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）和PP检验（Phillips-Perron test）等。
3.1.1 ADF检验ADF检验是一种广泛应用于单位根检验的统计方法。
它假设一个时间序列具有如下形式的自回归模型：Δy t=α+βt+γy t−1+δ1Δy t−1+...+δp−1Δy t−p+1+εt其中，Δ表示一阶差分，y t表示被观测变量，α、β、γ和δ是待估计的参数，εt是误差项。
ADF检验的原假设为存在单位根，即γ=0。
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。
计量经济学协整检验方法协整检验（cointegration test）是计量经济学中用于检验变量之间是否存在长期稳定的均衡关系的方法。
它的主要目的是确定变量之间的长期关系，即是否存在一个稳定的均衡关系，从而可以进行有效的经济分析和预测。
本文将介绍几种常用的协整检验方法。
1. 单位根检验方法（Unit root test）单位根检验用于检验时间序列数据是否具有非平稳性。
一般来说，如果变量是非平稳的，那么它们之间就不可能存在长期稳定的均衡关系。
常用的单位根检验方法有ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）和KPSS检验（Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin test）等。
ADF检验是一种参数统计方法，可以用来检验变量是否是单位根过程，从而判断是否存在协整关系；KPSS检验则是一种非参数统计方法，用于检验变量是否是平稳的。
2. Johansen协整检验方法（Johansen cointegration test）Johansen协整检验方法是一种常用的多变量协整检验方法，可以同时检验多个变量之间的协整关系。
该方法基于向量自回归模型（vector autoregressive model，VAR），通过对向量误差修正模型（vectorerror correction model，VECM）的估计，检验向量自回归参数的协整关系。
Johansen协整检验方法具有较强的参数估计效率和较好的统计性质，被广泛应用于实证研究中。
3. Engle-Granger两步法（Engle-Granger two-step method）Engle-Granger两步法是一种常用的两步骤协整检验方法。
首先，通过对变量进行单位根检验，确定哪些变量是非平稳的；然后，对非平稳变量进行协整关系的估计和检验。
该方法的优点是简单易行，适用于小样本情况，但它的估计效率相对较低。
4. 引导回归法（Bootstrap method）引导回归法是一种非参数的协整检验方法，用于解决传统统计方法在小样本情况下可能存在的偏误和低功效问题。
单位根检验在经济学中的应用单位根检验是经济学中一个很重要的方法，它可以用来检验时间序列数据的平稳性。
在经济学中，很多变量都是时间序列数据，例如GDP、通胀率、失业率等等，这些数据的平稳性对于经济学家来说是非常重要的，因为只有在数据平稳的情况下，才能进行有效的分析和预测。
那么什么是平稳性呢？简单来说，平稳的时间序列数据应该是具有不变的均值和方差，并且随着时间的推移，它们的自相关性不会发生显著的变化。
如果一个时间序列数据不是平稳的，那么就会出现趋势性或季节性的规律，这会导致分析和预测的不准确性。
而单位根检验就是用来检验时间序列数据是否平稳的方法之一。
它的基本思想是通过检验时间序列数据中的单位根是否存在来判断数据的平稳性。
如果存在单位根，那么时间序列数据就是非平稳的，反之，则是平稳的。
那么什么是单位根呢？简单来说，单位根就是一个实数系数或者一个复数系数的根，如果存在单位根，那么这个时间序列数据就是非平稳的。
而单位根检验就是通过检验时间序列数据中有没有存在单位根来判断数据的平稳性。
在经济学中，最常用的单位根检验方法是ADF检验和Phillips-Perron检验。
这两种方法都是基于同一个理论基础，即随机游走理论。
随机游走理论认为，很多经济变量都是随机波动的，因此它们的时间序列数据应该是平稳的。
但是对于一些变量，例如汇率和股票价格等，它们的时间序列数据中可能存在一定的趋势性或者季节性规律，这使得它们的时间序列数据非平稳。
因此，为了判断这些变量的时间序列数据的平稳性，经济学家需要使用单位根检验方法。
ADF检验是最早被开发的单位根检验方法之一。
它的基本思想是在随机游走的假设下，检验时间序列数据的单位根是否存在。
如果存在单位根，那么说明这个时间序列数据是非平稳的。
反之，如果不存在单位根，则说明时间序列数据是平稳的。
Phillips-Perron检验是对ADF检验的改进。
它在随机游走的假设下，使用不同的统计方法来检验单位根的存在。
中国外汇储备和汇率：结构突变、单位根及协整检验――来自中国19中国外汇储备和汇率：结构突变、单位根及协整检验――来自中国1994年-2021年月度数据的证据中国外汇储备和汇率：结构突变、单位根及协整检验来自中国 19 94年￣ 0 8月度数据的证据 20年陈文政(南开大学经济学院，天津 30 7 ) 0 0 1【摘要】文章研究了中国外汇储备和外汇汇率(名义的和实际的)之间的关系，使用了19 94年 1月 N 08 9 20年月的月度数据，虑了结构突变的影响，者运用 Zvt和 A de ( 9 2的与 Ge oy和 H ne ( 96方法，据 A F考作 io n rw 1 9 ) rg r a sn 1 9 )根D临界进行了单位根及协整检验。
实证结果表明，中国的外汇储备与外汇汇率之间并不存在协整关系。
【键词】外汇储备；关汇率；协调检验【中图分类号】 82 F 3. 6一【文献标识码】 A【文章编号】04 26(00 0―080 10―782 1)308―4美元， 2万亿美元只有一步之遥(离见图 1图 2。
、 )2 0年世界各主要国家外汇储备 08 ( 1月可得资料 )据 1德国香港新加坡巴西韩国印度中国台湾欧盟 (不含德国 ) 俄罗斯日本中国0 50 0 l0 O0 l050 20 0o、研究说明对于中国来说，0 8年底已高达 19 20 .5万亿美元的外汇储备，其结构以美元为主，美元的大幅贬值，将令中国的巨额外汇储备下降。
美元的泛滥，全球流动性的暴增，美元贬值的压力加大。
那么我们国家的外汇储备会随着美元汇率的贬值将来而从数字上减少么？历史上美元兑人民币汇率对我国的外汇储备影响到底如何，此的研究有着巨大的现实意义。
对我国在 2 0 0 8年底外汇储备早已大比例地超出了规避风险意义上的外汇需求。
汇率的涨跌有没有影响中国的外汇储备是个人们感兴趣的话题。
PKN ryn和 RS y (0 4采用 ..aaa .m t 20 ) h 2 0年前的数据研究了中国实际汇率与外汇储备关系问题， 02并得出结论：中国的汇率与外汇储备存在有长期协整关系。
面板数据平稳性检验操作及应用1回顾面板数据的单位根检验，在计量经济学中，为了避免“伪回归”的出现，确保估计结果的有效性，通常要对时间序列数据和面板数据进行平稳性分析，即通过单位根检验来检验数据过程是否平稳。
单位根检验的方法分为两大类，分别是针对同质面板假设的LLC、Breintung方法和针对异质面板假设的IPS、ADF-Fisher和PP-Fisher 方法。
为使检验结果具备较强的稳健性和说服力，本文同时采用LLC 检验、IPS、Fisher-ADF和Fisher-PP检验，如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设，我们就说此序列是平稳的，反之则不平稳。
所以面板数据一般平稳性检验方法有LLC检验、IPS、Fisher-ADF 和Fisher-PP检验等，这些检验方法与Eviews软件中的原理以及使用方法一样。
2同质面板单位根检验面板数据的单位根检验，在计量经济学中，为了避免“伪回归”的出现，确保估计从Stata 13 开始，就已提供面板单位根检验的命令，参见help xtunitroot•••••••••••面板数据平稳性检验Levin-Lin-Chu testxtunitroot llc varname [if] [in] [, LLC_options]Harris-Tzavalistestxtunitroot ht varname [if] [in] [, HT_options]Breitung testxtunitroot breitung varname [if] [in] [, Breitung_options]选项含义为：其中trend表示加入个体固定效应与时间趋势，noconstant表示这两项均不加入，默认加入个体固定效应demean是为了减轻截面相关对检验的影响---lag(bic #)应用BIC准则选取最优滞后阶数，不同个体可以有不同的滞后阶数---lag(aic #)应用aicBIC准则选取最优滞后阶数-lag(HQIC #)应用HQIC准则选取最优滞后阶数1、同质面板单位根检验命令LLC检验xtunitroot llc varname [if] [in] [, LLC_options]其中trend表示加入个体固定效应与时间趋势，noconstant表示这两项均不加入，默认加入个体固定效应demean是为了减轻截面相关对检验的影响---lag(bic #)应用BIC准则选取最优滞后阶数，不同个体可以有不同的滞后阶数---lag(aic #)应用aicBIC准则选取最优滞后阶数-lag(HQIC #)应用HQIC准则选取最优滞后阶数案例操作•use 'E:\stata\data\pennxrate.dta', clearxtunitroot llc lnrxrate ,lags(aic 10)结果为：2、同质面板单位根检验命令HT检验案例操作••use 'E:\stata\data\pennxrate.dta', clearxtunitroot ht lnrxrate, demean结果为：3、同质面板单位根检验命令xtunitroot breitung案例操作••use 'E:\stata\data\pennxrate.dta', clear xtunitroot breitung lnrxrate if g7, lags(3) robust结果为：3异质面板单位根检验命令为•••••••••••面板数据平稳性检验Im-Pesaran-Shin testxtunitroot ips varname [if] [in] [, IPS_options]Fisher-type tests (combining p-values)xtunitroot fisher varname [if] [in], {dfuller | pperron} lags(#) [Fisher_options]Hadri Lagrange multiplier stationarity test xtunitroot hadri v arname [if] [in] [, Hadri_options]4、异质面板单位根检验IPS检验案例操作为•xtunitroot ips lnrxrate, lags(aic 5)结果为：5、异质面板单位根检验Fisher-type tests (combining p-values) 案例操作为•xtunitroot fisher lnrxrate, dfuller lags(3) drift结果为：最后使用Hadri检验Hadri Lagrange multiplier stationarity test案例操作为•xtunitroot hadri lnrxrate, kernel(parzen 5)结果为：上面检验结果解释，例如hadri检验表明拒绝变量lnrxrate为平稳过程的零假设，认为变量是平稳的，其他检验方法以此类推。
