Panel Data 单位根和协整分析

Panel Data 单位根和协整分析
汪　涛　饶海斌　王丽娟
ABSTRACT
　　In our paper ,we systematically introduce theory and application of Panel Data Unit Roots and Coin2
tegration.We also discuss Panel Data problem and the future resolving ideas.We point out that Panel Data
Unit Roots and Cointegration have extensive applied value in economics.
　　关键词: Panel Data ; 单位根; 协整
　一、Panel Data 的含义
Panel Data (或者Longitudinal Data) 可译成“板面数
据”,是用来描述一个总体中给定样本在一段时间的情
况。通过对样本中每一个样本单位进行多重观察,得到
的一个数据集。这种多重观察既包括对样本单位在某一
时期(时点) 上多个特性的观察,也包括对样本单位的这
些特性在一段时间上的连续观察。在宏观经济领域,它
被广泛应用于经济增长、产业结构、技术创新、金融、税收
政策等领域;在微观经济领域,它被大量应用于就业、家
庭消费、入学、市场营销等领域。从1990 年到目前为止,
已有近千篇有关Panel Data 理论和应用的文章发表,Panel
Data 研究成为近十年来经济计量学和统计学的热点。
Panel Data 可以克服时间序列分析受多重共线性的困
扰,能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多
的自由度和更高的估计效率。Panel Data 能更好地识别和
度量单纯的时间序列和单纯的横截面数据所不能发现的
影响因素。相对于两者而言,Panel Data 能够构造和检验
更复杂的模型行为。
　二、Panel Data 单位根和协整分析的最
新进展
　　目前,在Panel Data 理论和应用研究中,主要有两个
热点领域:一个是非线性模型研究,另一个是动态线性模
型单位根和协整的理论联系和应用研究。这里,我们将
着重就单位根和协整的理论与应用展开讨论。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
协整的应用更具价值。
在早期时间序列单位根过程的渐近理论研究中,
Phillips (1987) 、Engle 和Granger (1987) 发现,许多估计量和
统计量被证明其极限分布是维纳过程的复杂函数。在非
平稳的Panel Data 渐近过程中,Levin 和Lin (1992) 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Panel Data 中。Harris 和Tzavalis (1999)
证实当时间长度是固定的,单位根检验的统计量极限分
布是正态的,他们的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,统计量需要修正。