有关面板数据的一些问题请教

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最近小弟在做毕业论文，使用面板数据，有很多不是很清楚的地方，现请教各位：
基本情况：面板数据是14家银行、15年数据，变量有13个（自变量和因变量），讨论因变量的影响因素
问题：
1、使用面板数据回归时要进行单位根检验么？
2、使用面板数据回归时要进行协整检验么？
3、在确定模型之前用EVIEWS6做过F检验，但是F检验给出了2行结果，一个是Cross section F值及其p值，一个是cross section Chi-square 的值和p值，是不是只有这两个p值都小于5%才能拒绝原假设（也就是说接受个体固定效应模型）？
4、回归结果有很低的DW值（1左右），如何解决自相关问题呢，我用的方法是把AR()项加入Cross section specific（没加入common coefficients）来提高dw值，不知道这样需要什么条件或者有没有错误。我曾经考虑过赋予权重cross section weights，但是仍然提高不多（dw=1.1），用cross section SUR weights但是弄好后，参数全显著，R square很高。。。不知道有没有问题。
我已经在论坛中找了所有面板数据的资料，都没有解答，望赐教，有和我一样不懂的同学请帮顶起来！谢谢！

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关键词：面板数据 coefficients coefficient EFFICIENT Specific 毕业论文 因变量 自变量 cross Cross

顶起来！！！我也很想知道呢，有没有人能帮忙解答一下呢？？

有没有人能帮忙回答一下呢，非常想知道！！

有没有人能帮忙回答一下呢，非常想知道！！

1、使用面板数据回归时要进行单位根检验么？
这个不一定  很多博士论文都没有进行面部单位根  因为目前的面板没有统一的做法 主要是看你的目的  建议进行单位跟检验
2.使用面板数据回归时要进行协整检验么？

6.0以上都有协整   建议做  
3. 4、回归结果有很低的DW值（1左右），如何解决自相关问题呢，我用的方法是把AR()项加入Cross section specific（没加入common coefficients）来提高dw值，
这个问题我也问过老师  老师说有外文文献提到 对面板而言   意义不大
3  小于0.5  拒绝原假设  这要看元假设是什么  

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