面板數據都要做什麼檢驗

❶ 面板數據模型估計一般要做哪些步驟

步驟一：分析數據的平穩性（單位根檢驗）。

按照正規程序，面板數據模型在回歸前需檢驗數據的平穩性。李子奈曾指出，一些非平穩的經濟時間序列往往表現出共同的變化趨勢，而這些序列間本身不一定有直接的關聯，此時，對這些數據進行回歸，盡管有較高的R平方，但其結果是沒有任何實際意義的。

步驟二：協整檢驗或模型修正。

情況一：如果基於單位根檢驗的結果發現變數之間是同階單整的，那麼我們可以進行協整檢驗。協整檢驗是考察變數間長期均衡關系的方法。

所謂的協整是指若兩個或多個非平穩的變數序列，其某個線性組合後的序列呈平穩性。此時我們稱這些變數序列間有協整關系存在。因此協整的要求或前提是同階單整。

步驟三：面板模型的選擇與回歸。

面板數據模型的選擇通常有三種形式：

一種是混合估計模型（Pooled Regression Model）。如果從時間上看，不同個體之間不存在顯著性差異；從截面上看，不同截面之間也不存在顯著性差異，那麼就可以直接把面板數據混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估計參數。

一種是固定效應模型（Fixed Effects Regression Model）。如果對於不同的截面或不同的時間序列，模型的截距不同，則可以採用在模型中添加虛擬變數的方法估計回歸參數。

一種是隨機效應模型。

(1)面板數據都要做什麼檢驗擴展閱讀：

面板數據模型可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5種方法進行面板單位根檢驗。

其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分別指Levin, Lin & Chu t* 統計量、Breitung t 統計量、lm Pesaran & Shin W 統計量。

ADF- Fisher Chi-square統計量、PP-Fisher Chi-square統計量、Hadri Z統計量，並且Levin, Lin & Chu t* 統計量、Breitung t統計量的原假設為存在普通的單位根過程。

lm Pesaran & Shin W 統計量、ADF- Fisher Chi-square統計量、PP-Fisher Chi-square統計量的原假設為存在有效的單位根過程， Hadri Z統計量的檢驗原假設為不存在普通的單位根過程。

❷ 面板數據要不要進行內生性檢驗、穩健性檢驗

面板數據回歸後，穩健性檢驗一定要做。

穩健性檢驗的方法：從數據出發，根據不同的標准調整分類，檢驗結果是否依然顯著；從變數出發，從其他的變數替換，如：公司size可以用totalassets衡量，也可以用totalsales衡量從計量方法出發，可以用OLS，FIXEFFECT，GMM等來回歸，看結果是否依然robust。

穩健性檢驗

考察的是評價方法和指標解釋能力的強壯性，也就是當改變某些參數時，評價方法和指標是否仍然對評價結果保持一個比較一致、穩定的解釋。通俗些，就是改變某個特定的參數，進行重復的實驗，來觀察實證結果是否隨著參數設定的改變而發生變化，如果改變參數設定以後，結果發現符號和顯著性發生了改變，說明不是穩健性的，需要尋找問題的所在。

以上內容參考：網路-穩健性檢驗

❸ eviews做面板數據是否要進行模型檢驗

面板數據與時間序列有本質的不同。面板數據一般存在的是異方差，在做模型的時候需要進行異方差檢驗。

❹ 面板數據為什麼要做異方差檢驗

因為異方差存在，說明模型中無法觀測到的因素對解釋變數有較大影響。

實現同方差是為了保證回歸參數估計量具有良好的統計性質，經典線性回歸模型的一個重要假定：總體回歸函數中的隨機誤差項滿足同方差性，即它們都有相同的方差。如果這一假定不滿足，即：隨機誤差項具有不同的方差，則稱線性回歸模型存在異方差性。

(4)面板數據都要做什麼檢驗擴展閱讀：

面板數據可以克服時間序列分析受多重共線性的困擾，能夠提供更多的信息、更多的變化、更少共線性、更多的自由度和更高的估計效率，而面板數據的單位根檢驗和協整分析是當前最前沿的領域之一。

面板數據的單位根檢驗的方法主要有Levin，Lin and CHU(2002)提出的LLC檢驗方法。Im，Pesearn，Shin(2003)提出的IPS檢驗，Maddala和Wu(1999)，Choi（2001）提出的ADF和PP檢驗等。

面板數據的協整檢驗的方法主要有Pedroni(1999，2004)和Kao(1999)提出的檢驗方法，這兩種檢驗方法的原假設均為不存在協整關系，從面板數據中得到殘差統計量進行檢驗。

Luciano(2003)中運用Monte Carlo模擬對協整檢驗的幾種方法進行比較，說明在T較小（大）時，Kao檢驗比Pedroni檢驗更高（低）的功效。