Stata：面板平稳性检验

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面板平稳性检验

Stata使用xtunitroot实现了面板数据集中的单位根或平稳性的各种检验。Levin-Lin-Chu (2002)， Harris-Tzavalis (1999)， Breitung (2000;Breitung和Das 2005)、Im-Pesaran-Shin(2003)、Fisher-type (Choi 2001)的零假设是所有面板都包含单位根。Hadri (2000) Lagrange乘数(LM)检验的原假设是所有面板都是(趋势)平稳的。选项允许您在数据生成过程的模型中包含固定的效果和时间趋势。

我们有一大部分国家34年来的实际汇率对数的数据。在这里，我们对G7国家的数据子集应用Levin-Lin-Chu检验来检验lnrxrate系列是否包含一个单位根。因为我们在计算lnrxrate系列时使用美国作为数字，这个数据子集包含6个面板。

. xtunitroot llc lnrxrate if g7, lags(aic 10)

Levin-Lin-Chu unit-root test for lnrxrate

H0: Panels contain unit roots               Number of panels  =      6
Ha: Panels are stationary                   Number of periods =     34

AR parameter: Common                        Asymptotics: N/T -> 0
Panel means:  Included
Time trend:   Not included

ADF regressions: 1.00 lags average (chosen by AIC)
LR variance:     Bartlett kernel, 10.00 lags average (chosen by LLC)

                    Statistic      p-value     
 Unadjusted t        -6.7538     
 Adjusted t*         -4.0277        0.0000  

输出的标题总结了测试。零假设是序列包含一个单位根，另一种假设是序列是平稳的。如输出所示，Levin-Lin-Chu检验对所有面板采用了一个共同的自回归参数，因此该检验不考虑一些国家的实际汇率包含单位根而另一些国家的实际汇率不包含单位根的可能性。xtunitroot执行的每个测试也会显式地显示面板数量和时间段的假设行为。Levin-Lin-Chu检验具有面板特定的平均值，但没有时间趋势，要求时间周期的数量比面板数量增长得更快，因此面板与时间周期的比率趋于零。检验包括为每个面板拟合一个增强的Dickey-Fuller回归;我们要求根据不超过滞后10期的AIC来选择滞后的数量。为了估计序列的长期方差，xtunitroot默认使用Bartlett内核，使用Levin、Lin和Chu提出的方法所选择的10个滞后。

Levin-Lin-Chu偏差调整t统计量为−4.0277，这在所有通常的测试水平上都是显著的。因此，我们拒绝零假设，并得出该序列是平稳的结论。当我们对xtunitroot使用demean选项来从序列中去除横截面均值以减轻横截面相关性的影响时，我们获得了一个在5%水平上显著但在1%水平上不显著的检验统计量。

由于Levin-Lin-Chu检验要求面板数量与时间周期的比值渐近地趋于零，因此它不太适合面板数量多而时间周期相对较少的数据集。在这里，我们使用Harris-Tzavalis检验，假设面板的数量趋于无穷大，而时间周期的数量是固定的，来测试在我们的151个国家的整个数据集中lnrxrate是否包含一个单位根:

 xtunitroot ht lnrxrate

Harris-Tzavalis unit-root test for lnrxrate

H0: Panels contain unit roots               Number of panels  =    151
Ha: Panels are stationary                   Number of periods =     34

AR parameter: Common                        Asymptotics: N -> Infinity
Panel means:  Included                                   T Fixed
Time trend:   Not included

                    Statistic         z         p-value   
 rho                  0.7534      -22.0272       0.0000 

在这里，我们找到了证据来反对单位根的零假设，因此得出lnrxrate是平稳的。

推荐阅读：面板数据平稳性检验操作及应用

1

回顾

面板数据的单位根检验，在计量经济学中，为了避免“伪回归”的出现，确保估计结果的有效性，通常要对时间序列数据和面板数据进行平稳性分析，即通过单位根检验来检验数据过程是否平稳。单位根检验的方法分为两大类，分别是针对同质面板假设的LLC、Breintung方法和针对异质面板假设的IPS、ADF-Fisher和PP-Fisher方法。为使检验结果具备较强的稳健性和说服力，本文同时采用LLC检验、IPS、Fisher-ADF和Fisher-PP检验，如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设，我们就说此序列是平稳的，反之则不平稳。

所以面板数据一般平稳性检验方法有LLC检验、IPS、Fisher-ADF和Fisher-PP检验等，这些检验方法与Eviews软件中的原理以及使用方法一样。

2

同质面板单位根检验

面板数据的单位根检验，在计量经济学中，为了避免“伪回归”的出现，确保估计

从Stata 13 开始，就已提供面板单位根检验的命令，参见help xtunitroot

面板数据平稳性检验
Levin-Lin-Chu test
xtunitroot llc varname [if] [in] [, LLC_options]


Harris-Tzavalis test
xtunitroot ht varname [if] [in] [, HT_options]


Breitung test
xtunitroot breitung varname [if] [in] [, Breitung_options]

选项含义为：

其中trend表示加入个体固定效应与时间趋势，

noconstant表示这两项均不加入，默认加入个体固定效应

demean是为了减轻截面相关对检验的影响--

-lag(bic #)应用BIC准则选取最优滞后阶数，不同个体可以有不同的滞后阶数--

-lag(aic #)应用aicBIC准则选取最优滞后阶数

-lag(HQIC #)应用HQIC准则选取最优滞后阶数

1、同质面板单位根检验命令LLC检验

xtunitroot llc varname [if] [in] [, LLC_options]

其中trend表示加入个体固定效应与时间趋势，

noconstant表示这两项均不加入，默认加入个体固定效应

demean是为了减轻截面相关对检验的影响--

-lag(bic #)应用BIC准则选取最优滞后阶数，不同个体可以有不同的滞后阶数--

-lag(aic #)应用aicBIC准则选取最优滞后阶数

-lag(HQIC #)应用HQIC准则选取最优滞后阶数

案例操作

use "E:\stata\data\pennxrate.dta", clear
xtunitroot llc lnrxrate ,lags(aic 10)

结果为：

2、同质面板单位根检验命令HT检验

案例操作

use "E:\stata\data\pennxrate.dta", clear
xtunitroot ht lnrxrate, demean

结果为：

3、同质面板单位根检验命令xtunitroot breitung

案例操作

use "E:\stata\data\pennxrate.dta", clear
 xtunitroot breitung lnrxrate if g7, lags(3) robust

结果为：

3

异质面板单位根检验

命令为

面板数据平稳性检验
Im-Pesaran-Shin test
xtunitroot ips varname [if] [in] [, IPS_options]


Fisher-type tests (combining p-values)
xtunitroot fisher varname [if] [in], {dfuller | pperron} lags(#) [Fisher_options]


Hadri Lagrange multiplier stationarity test
 xtunitroot hadri varname [if] [in] [, Hadri_options]

4、异质面板单位根检验IPS检验

案例操作为

xtunitroot ips lnrxrate, lags(aic 5)

结果为：

5、异质面板单位根检验Fisher-type tests (combining p-values)

案例操作为

xtunitroot fisher lnrxrate, dfuller lags(3) drift

结果为：

最后使用Hadri检验

Hadri Lagrange multiplier stationarity test

案例操作为

 xtunitroot hadri lnrxrate, kernel(parzen 5)

结果为：

上面检验结果解释，例如 hadri检验表明拒绝变量lnrxrate为平稳过程的零假设，认为变量是平稳的，其他检验方法以此类推。