对面板协整检验与计量经济学论述

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5、一段时期内对一些个体进行跟踪调查来获得。从横截面看,面板数据是由若干个体在某一时点构成的截面观测值;从个体看,每个个体都是一个时间序列。由于面板数据提供了时间序列和横截面的综合信息,不仅增加了统计量的自由度,获得统计检验功效,提高了变量检验的精度,而且有利于构建并检验更为复杂的经济行为模型。近年来,面板数据模型一段时期内广泛应用到国家、产业和家庭的宏微观经济行为分析中。但是,具有较长时间序列的宏观面板数据出现了数据的非平稳性问题:一是回归系数从同质向异质系数变化;二是数据序列的不稳定性,回归偏误和协整;三是协整方程存在着结构突变。大多数经济时间序列通常都具有非平稳特

6、征。由于经济变量的非平稳过程累计了随机趋势(或时间趋势),使得经济变量没有长期均值,而它的未来值(或当期值)取决于历史性,任何外部冲击都将产生持久的影响。如果采用传统的差分序列回归方法进行处理,又可能会导致经济变量间长期关系信息的损失。对此,Engle和Granger(1987)提出的协整理论和误差修正模型为研究非平稳序列提供了新的理论基础,计量经济学家开始将描述样本数据特征作为建模的主要准则。协整关系是指由若干个服从单位根过程的经济变量组成的系统是稳定的线性组合。一般地,只要若干个服从单位根I(d)的变量的某一线性组合能使d减小,则称这一组合为协整关系。由于宏观经

7、济年度数据的时间序列跨度较短,经济变量时间序列协整检验的功效较低,在研究购买力平价(PPP)、货币需求和汇率等问题时,为了提高协整检验功效,通过合并相似国家的数据(国外文献常采用欧盟和OECD国家的历史数据),增加数据的截面变化以提高单位根检验或协整检验的功效,由此出现了面板协整模型。二、面板协整检验的最近理论进展7----------------------------------------------------精品文档值得收藏-----------------------------------------------------------------