面板数据流程

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请教各位大侠，最近看了几本书关于面板数据的书，都是做了模型后检验单位根、协整检验。可是如果面板数据本身就存在单位根或者不协整，那么一开始估计的模型就有很大误差，检验之后如何修改呢？感觉不如一开始就做好检验，在做模型估计。个人观点，希望大家不吝赐教。

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关键词：面板数据 数据流 关于面板数据 个人观点 SOSO 模型 如何

指的是N小T长的情况吧，如果是T很短，那就没有必要协整检验了，直接做豪斯曼就行了。还是要看数据类型，之后选择怎么做

jianggenghua 发表于 2011-12-10 11:01
指的是N小T长的情况吧，如果是T很短，那就没有必要协整检验了，直接做豪斯曼就行了。还是要看数据类型，之后 ...

谢谢解答！我看的张晓峒、高铁梅老师的著作上，做模型估计时，根本没检验单位根或者协整，就直接做出模型之后再开展检验，这个顺序是不是有问题？

还可以做面板协整！

没人理我，汗！

panel data 1, fixed effect, 2, random effect, 3, hausman test

joelluo 发表于 2011-12-10 13:12
panel data 1, fixed effect, 2, random effect, 3, hausman test

这个流程是估计模型用的，我知道。我的问题是，很多书上怎么都是先做了模型，再做单位根、协整检验？

你要只有几年的数据，能做面板单位根吗？书上写的，其实只是一个对于面板的一个研究过程，先有面板的估计，后来才逐渐有了面板协整、动态面板的过程，但具体的步骤，建议还是看一下有关面板协整的论文吧，看看论文上的步骤是什么。我个人感觉如果你觉得可能存在单位根，那应该是先做单位根，之后看如果不存在单位根，再做固定效应、随机效应和豪斯曼检验，如果存在单位根，那就直接做面板协整好了。

我个人觉得无论处理面板数据，时间序列数据还是横截面数据，首先要搭建模型，也就是基于某些理论选择变量以及方程，建好模型以后，再对变量进行检验，如单位根，协整什么的。因为你无论做什么，模型必须要有一定的意义，也就是你要能够解释最终的估计系数。所以在模型的基础上进行检验并处理，可以比较容易的解释最后的结果，而如果你先对数据进行检验处理再建模型，就失去了理论支持，而且难以解释。

实至名归。