面板数据中的格兰杰因果关系检验如何实现? 附上代码和相关数据!

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正文

关于下方文字内容，作者：龚教伟，中南财经政法大学金融学院，通信邮箱：[e-mail]

Lopez，L.，& Weber，S. (2017). Testing for Granger causality in panel data. The Stata Journal，17(4)，972-984.

Abstract: With the development of large and long panel databases, the theory surrounding panel causality evolves quickly, and empirical researchers might find it difficult to run the most recent techniques developed in the literature. In this article, we present the community-contributed command xtgcause, which implements a procedure proposed by Dumitrescu and Hurlin (2012, Economic Modelling 29: 1450–1460) for detecting Granger causality in panel datasets. Thus, it constitutes an effort to help practitioners understand and apply the test. xtgcause offers the possibility of selecting the number of lags to include in the model by minimizing the Akaike information criterion, Bayesian information criterion, or Hannan–Quinn information criterion, and it offers the possibility to implement a bootstrap procedure to compute p-values and critical values.

摘要：随着大型和长面板数据库的发展，围绕面板因果关系的理论迅速进步，实证研究人员在运行文献中开发的最新技术时可能遇到困难。在本文中，作者主要介绍了一个社区贡献的外部命令xtgcause，它实现了Dumitrescu和Hurlin（2012，Economic Modeling 29：1450-1460）提出的一个用于检测面板数据格兰杰因果关系的步骤。xtgcause不仅提供了通过最小化Akaike信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）或Hannan-Quinn信息准则（HQIC）来选择需要包含在模型中的滞后阶数的可能性，还提供了通过bootstrap程序计算p值和临界值来减小截面依赖的可能性。

Introduction

面板计量经济学的研究重点正从具有大N小T的微观面板向具有大N大T的宏观面板转变。在这种背景下，时间序列计量经济学的经典问题，如（非）平稳性和（非）因果关系也随之出现。本文介绍了社区贡献命令xtgcause，来实现Dumitrescu and Hurlin（2012）提出的用于检测面板数据格兰杰因果关系的步骤（DH test）。

本文总结了DH test的原理和Stata代码，并以模拟和实际数据为例，验证了xtgcause对DH test的实现。本文的研究目的和贡献是为了支持应用面板因果关系检验的实证文献。此外，在检验面板数据格兰杰因果关系时，两个反复出现的问题是滞后阶数的选择和截面依赖性。文章分别通过最小化Akaike信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）和Hannan-Quinn信息准则（HQIC），以及应用bootstrap程序计算p值和临界值解决了这两个问题。

The Dumitrescu-Hurlin test

The xtgcause Command

xtgcause的Stata代码如下：

Examples & Cases

xtgcause 命令假定所有变量都是平稳的。xtunitroot提供了多种面板稳定性检验方法。此外，我们也可以使用如 Pesaran（2007，Journal of Applied Econometrics）提出的二代面板单位根检验来控制截面依赖性。接下来，我们将以模拟数据和真实数据为例解释命令（使用前需安装外部命令：ssc install xtgcause, all replace）。

Simulated data

使用Dumitrescu and Hurlin（2012）提供的模拟数据，可以直接从网站将数据导入Stata（建议下载文件后导入）。在原始CSV表格中，数据是矩阵形式，每一个样本的所有观测值都在同一个单元格中。在这个单元格中，变量x的10个值之间用空格分开，x的最后一个值和y的第一个值用逗号隔开，变量y的10个值之间仍用空格隔开。因此，作者首先使用下面几行命令将原始数据转换为 Stata面板数据。

real data

import excel using "C:\Users\admin\Desktop\计量经济圈RA\2.面板格兰杰因果\real data\data-wdi.xlsx", clear first case(lower) cellrange(A1:I421) sheet(FirstDif-Data)

xtset id year

xtgcause co2 output, lags(2)

xtgcause fdi output, lags(2)

xtgcause fdi output, lags(bic)

xtgcause fdi output, lags(bic) bootstrap seed(20171020) nodots

simulated data

import delimited using "C:\Users\admin\Desktop\计量经济圈RA\2.面板格兰杰因果\simulated data\data-demo.csv", delimiter(",") colrange(1:2) varnames(1)

quietly: split x, parse(‘=char(9)’) destring

quietly: split y, parse(‘=char(9)’) destring

drop x y

gen t = _n

reshape long x y, i(t) j(id)

xtset id t

list id t x y in 2/7

xtgcause y x

matrix Wi_PVi = r(Wi), r(PVi)

matrix list Wi_PVi

xtgcause y x, lags(2)

xtgcause y x, bootstrap lags(1) breps(100) seed(20171020)

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