stata中，非平衡面板数据单位根检验结果看不懂，求指点！

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    数据有很多缺失值，所以是非平衡面板数据，研究了一下单位根检验方法，发现非均衡的面板数据只有xtunitroot fisher变量名, dfuller lags(1)这个命令能用，拿其中一个变量试了一下，结果如下：

xtunitroot fisher industry, dfuller lags(1)
(32 missing values generated)


Fisher-type unit-root test for industry
Based on augmented Dickey-Fuller tests
---------------------------------------
Ho: All panels contain unit roots           Number of panels       =    127
Ha: At least one panel is stationary        Avg. number of periods =  10.75


AR parameter: Panel-specific                Asymptotics: T -> Infinity
Panel means:  Included
Time trend:   Not included
Drift term:   Not included                  ADF regressions: 1 lag
------------------------------------------------------------------------------
                                  Statistic      p-value
------------------------------------------------------------------------------
Inverse chi-squared(254)  P       421.8127       0.0000
Inverse normal            Z        -0.2285       0.4096
Inverse logit t(639)      L*       -2.9179       0.0018
Modified inv. chi-squared Pm        7.4455       0.0000
------------------------------------------------------------------------------
P statistic requires number of panels to be finite.
Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels.
------------------------------------------------------------------------------


. 关键是看不懂Inverse chi-squared(254) 、Inverse normal 、Inverse logit t(639) 和Modified inv. chi-squared Pm到底是什么意思，是看它们的P值吗，那判断是否平稳到底是看哪个P值呢？
.
.

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关键词：非平衡面板数据 单位根检验 Stata 非平衡面板 平衡面板 单位 检验

自己顶顶，正在写论文，有点捉急，坐等高人指点啊！

为啥这种问题没有人回答呀。。。之前也看到了2011年有人提的跟我一样的问题，但就是没有人回答，不明白为什么，这个问题有这么偏吗？不是会经常遇到的么？

清若远山 发表于 2013-5-11 21:26
为啥这种问题没有人回答呀。。。之前也看到了2011年有人提的跟我一样的问题，但就是没有人回答，不明白为什 ...

这些问题没有很偏，不过我个人是很希望您去看手册或帮助文件，
多看看多想想，这样您会更有心得。

四个检定统计量，可参考下面文献
Choi, I. 2001.  Unit root tests for panel data.  Journal of International Money and Finance 20: 249-272.

手册提到
xtunitroot fisher combines the p-values from the panel-specific unit-root tests using the four
methods proposed by Choi (2001). Three of the methods differ in whether they use the inverse 2,
inverse normal, or inverse logit transformation of p-values, and the fourth is a modification of the
inverse 2 transformation that is suitable for when N tends to infinity. The inverse normal and inverse
logit transformations can be used whether N is finite or infinite.

总之，fisher-type的单根检定，为符合渐近理论【人家要导出那样的检定统计，一定有理论基础】
一般T都比较大，而横截面【就是一般说的N，而手册或报表说的Panel有时也指N】可以是有限或无限

P   用于N有限
Z   用于N有限或无限
L*  用于N有限或无限
Pm 倾向用于N无限

【其实报表中不也告诉您，P statistic requires number of panels to be finite…】

您四个有三个都拒绝虚无假设，所以，我个人觉得 至少有一个panel是stationary。

我个人是倾向第一个和第四个检定统计量，因为第一个主要是看N有限
【一般遇到严谨的学者，您拿这个争，比较好过，不管多大的N，在您眼里，您永远坚持这是有限】
【第四个算第一个的修正，通常会出现不一样的情况只有一种，那就是N不够大】
【第二个和第三个，看也知道，就是企图导一个近似Z或t，理论也许导出了，但我个人不太相信这两个，
不过人家写了，就用吧！！！！！】

您的实证结果表明，四个有三个拒绝虚无假设【所有127个都有单根】
粗浅的道理是，要符合这个虚无假设，就像一个个的时间序列皆有单根才算有单根
【127个时间序列都有单根】
实务上，用这个单根检定，一般N大一些，很少遇到接受的，
除非 运气真的好好喔！！！！ all panels contain unit roots
【连一个stationary都拿不出来？ 全部都不平稳，这世界也太没秩序。～有些非学术用词，请见谅～】

h3327156 发表于 2013-5-12 02:18
这些问题没有很偏，不过我个人是很希望您去看手册或帮助文件，
多看看多想想，这样您会更有心得。

好的，仔细看完了，非常感谢呀，给出如此详细清晰的解答，那我这个变量的结果应该是平稳的了。不过我的研究中有一个变量，N也是挺大的，不过检验出来4个的p值都是为1的，估计是运气太好了。。。。

这个单位根检验结果，可以不像别 说包含截距项，不包含截距项和趋势项，包含截距项和趋势项吗

楼主你好，我现在遇到了和你原来一样的问题。。我想问一下，只要p值较小就算是平稳了对吧？还有，要对每一个变量（因变量和自变量）一个一个进行单位根检验吗？可以xtunitroot fisher y1 y2 x1 x2 x3 x4 , dfuller lags(1)这样一起做出来吗？

h3327156 发表于 2013-5-12 02:18
这些问题没有很偏，不过我个人是很希望您去看手册或帮助文件，
多看看多想想，这样您会更有心得。

你好，我现在遇到了和楼主差不多的问题。。现在想请教您一下，只要p值较小就算是平稳了对吧？还有，要对每一个变量（因变量和自变量）一个一个进行单位根检验吗？可以xtunitroot fisher y1 y2 x1 x2 x3 x4 , dfuller lags(1)这样一起做出来吗？

长天一笑 发表于 2014-3-6 17:52
楼主你好，我现在遇到了和你原来一样的问题。。我想问一下，只要p值较小就算是平稳了对吧？还有，要对每一个 ...

p值小于0.05就可以算是平稳了吧。。。对于这些变量我都是一个个检验平稳性的，你那个操作我没试过，不清楚哦。

清若远山 发表于 2014-3-20 20:17
p值小于0.05就可以算是平稳了吧。。。对于这些变量我都是一个个检验平稳性的，你那个操作我没试过，不清楚 ...

请问lag（）内的数是指滞后项吧？这个滞后项你是怎么确定的？还是随便带的？