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Stata做面板协整的最新进展

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最近在学习面板协整的东西,从人大论坛得到不少灵感。现整理一下相关学习贴:Nharvey(Nyblom-Harveytest)sscinstallnharveyhelpnharveyXtwestfromhttp://fmwww.bc.edu/RePEc/bocode/xxtwestreer_nproddtotggcnfa,l ...
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最近在学习面板协整的东西,从人大论坛得到不少灵感。现整理一下相关学习贴:

Nharvey (Nyblom-Harvey test)

ssc install nharvey

help nharvey

Xtwest from http://fmwww.bc.edu/RePEc/bocode/x

xtwest reer_n proddtot ggc nfa, lags(1 2) constant

-xtwest- you canconsider using the robust p-value option which controls for cross sectiondependency.

xtpmg- from http://fmwww.bc.edu/RePEc/bocode/xThe pooled mean group estimator of Pesaran, Shin and Smith (JASA);relatively small N and large T butthat allows only for residual based approaches

https://sites.google.com/site/medevecon/code#TOC-xtmg

This code isapplied in our forthcoming REStat paper on R&D spillovers. Otherillustrations with data (including a Stata Journal article) can be found here.

Xtectest:Investigating heterogeneous panelcointegration with an error correction test

Xtbcis:Testing for Panel CointegrationUsing Common Correlated Effects Estimators

Xtmg:Estimating panel time series modelswith heterogeneous slopes

xtdolshm from http://fmwww.bc.edu/RePEc/bocode/x

https://bbs.pinggu.org/thread-1399716-1-1.html

在面板协整中除了xtwest命令之外还有xtkao和xtPedroni命令

https://bbs.pinggu.org/thread-1156009-1-1.html

stata中做面板协整检验现有的命令貌似只有xtwest,不过Kao的DF和ADF面板协整检验的检验统计量都非常好构造,可以自己算出统计量的值;另外,johans命令也可以用于面板数据,只不过他是按个体单独计算的,而Fisher(combined Johansen)面板协整检验统计量的值刚好是用不同个体协整检验的P值构成的,所以用Fisher(combined Johansen)也是很简单的。

https://bbs.pinggu.org/thread-1156009-1-1.html

stata中做面板协整检验现有的命令貌似只有xtwest,不过Kao的DF和ADF面板协整检验的检验统计量都非常好构造,可以自己算出统计量的值;另外,johans命令也可以用于面板数据,只不过他是按个体单独计算的,而Fisher(combined Johansen)面板协整检验统计量的值刚好是用不同个体协整检验的P值构成的,所以用Fisher(combined Johansen)也是很简单的。

Groen和Kleibergen cointegration tests

如果变量个数多于两个,即解释变量个数多于一个,被解释变量的单整阶数不能高于任何一个解释变量的单整阶数。另当解释变量的单整阶数高于被解释变量的单整阶数时,则必须至少有两个解释变量的单整阶数高于被解释变量的单整阶数。如果只含有两个解释变量,则两个变量的单整阶数应该相同。

https://bbs.pinggu.org/thread-1327075-1-1.html

前两个检验统计两的备则是:总体上是协整的;后两个的备则假设是:至少存在一个协整关系。

前两个或者后两个统计两具体需要选择哪个,个人理解,不论是哪个拒绝,只要有拒绝的,就应当认为具有协整关系(因为两个统计量基于不同的假设)。
令与诸位共享一下一些新的、很少被提及的命令。
https://sites.google.com/site/medevecon/code
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