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连老师你好，我有两个问题请教。
第一，面板数据的一般分析步骤是否为首先对数据进行单位根检验、协整检验，确定变量为同阶单整和长期协整关系后进行回归，选择混合最小二乘回归、固定效应模型或随机效应模型？
那么，对于解释变量的内生性和多重共线性是否还需在单位根检验前考察？对于面板数据的自相关和异方差是否需在回归前考察(如存在则采取广义最小二乘估计)，如果可以，能否对以上步骤进行简单排序？
第二，关于STATA中单位根ips检验命令，请教ipshin y1, lag(1)与xtunitroot ips y1, lag(1)区别是？
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关键词：连老师 xtunitroot unitroot 随机效应模型 广义最小二乘 检验 面板 老师你好

连老师你好，我有两个问题请教。
第一，面板数据的一般分析步骤是否为首先对数据进行单位根检验、协整检验，确定变量为同阶单整和长期协整关系后进行回归，选择混合最小二乘回归、固定效应模型或随机效应模型？
A: 这决定于你的面板结构特征。如果是大 N 小 T 型的，例如多数研究企业行为的面板数据，通常都无需考虑单根检验和协整问题。对于 T 很大的面板而言，单根和协整分析才是重点，此时传统的 FE 和 RE 基本上不会再予以考虑，因为协整分析本身就已经同时刻画了长期和短期关系。
那么，对于解释变量的内生性和多重共线性是否还需在单位根检验前考察？对于面板数据的自相关和异方差是否需在回归前考察(如存在则采取广义最小二乘估计)，如果可以，能否对以上步骤进行简单排序？
A：就我所在的公司金融领域而言，最顶尖的两本期刊（JF 和 JFE）中论文的通行做法如下。其一，通常会列出变量间的相关系数矩阵，以便确定是否有严重的共线性问题，这同时也是单因素分析的一个主要工具。其二，对于异方差、序列相关等问题，通常是通过采用 White(1980) robust s.e. 来计算 t 值，进而进行统计推断。近期，由于 Petersen(2009, RFS) 特别强调了稳健性标准误的重要性，很多论文开始对标准误进行 cluster 调整，以便反映个体之间的截面相关性。总体而言，大家仍然主要使用 Pooled OLS 或 FE 来估计系数，只是对标准误做出上述调整而已。
第二，关于STATA中单位根ips检验命令，请教ipshin y1, lag(1)与xtunitroot ips y1, lag(1)区别是？
A：这两个命令分别对应如下两篇文章，还请阅读一下。如果还有问题，我们再行讨论。
    Im, K. S., M. H. Pesaran, and Y. Shin. 2003.  Testing for unit roots in
        heterogeneous panels.  Journal of Econometrics 115: 53-74.
    Levin, A., C.-F. Lin, and C.-S. J. Chu. 2002.  Unit root tests in panel data:
        Asymptotic and finite-sample properties.  Journal of Econometrics 108: 1-24.

非常感谢！）

连老师好，非常感谢你的回复，我想继续上面的一个问题。
我的数据是小n大t的面板数据，现在已经完成面板单位根检验和协整检验，下一步想做面板协整模型估计，即FMOLS、DOLS和VECM。据了解，目前只有DOLS可在STATA中通过xtdolshm命令实现，其它两种要使用Gauss软件，请问是否如此，有什么好的解决办法么？谢谢。

VEC 可以使用 xtpmg 命令估计，我在 B7_Panel 中有详细介绍。