1. 时间序列建模过程

单位根检验：检验时间序列数据的平稳性。
如果对非平稳数据进行回归，会产生伪回归结果。
比如猪和小孩子都在长大，两者回归没有意义，因为两者都呈现线性增长关系。
有一个OLS结果，怎么看结果？—>计量中的四种检验

2. 计量中的四种检验

• 经济意义检验
  • 看符号
• 统计学检验
  没有接受原假设这一说，只有拒绝和（在现有样本的情况下）不拒绝。
  • 修正 （代表对样本数据的拟合程度，在面板数据中比较低）
  • 检验（拒绝说明解释变量的参数不全为0，才有价值做检验）
  • 检验
• 计量经济学检验
  • 多重共线性
    在面板中不考虑多重共线性
  • 异方差
  • 自相关
    课程不专门讲面板数据的检验和修正，用稳健性估计。
• 预测检验
  控制变量，是重要影响因素，他是重要的解释变量的一种，但不是我关注的研究对象。

3. 面板数据中的时间序列

而面板数据也有时间趋势，但是面板数据的时间序列
面板数据：

image.png

• 静态
  变量都是当期信息
• 动态
• 微观
• 空间（没讲）
  考虑地理位置上的相邻，变量包含之前的信息

面板单位根检验结果：

• 全部变量都是平稳
• 数据不全平稳：
  • 全不平稳
  • 一部分平稳，一部分不平稳
  • 只有一个平稳，其他不平稳
  • 只有一个不平稳，其他都平稳（这个情况不能做协整，因为最高单整阶数对应的变量至少要有两个才能协整）

那么，如果可以进行协整检验，就有两个可能：

• 拒绝:有协整关系->长期关系，这一关系和经济现象背后客观存在的长期关系是不同的。那短期关系呢？（联系 误差修正模型ECM）
• 不拒绝:没有协整关系->伪回归
  数据不全是平稳的怎么办，不想做协整分析怎么办？
  非平稳数据可以通过差分变为平稳数据