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面板数据及其单位根检验的全面性等优势决定了该理论具有广泛的应用价值,而中国经济研究目前仍处于面板数据计量经济学应用研究的襁褓期,深化面板单位根检验的应用研究对于推动中国经济理论和实践的科学化具有重要的理论价值和现实意义。由于实证研究中主要用到的是中小样本的面板数据,尤其是小样本面板数据,所以本文集中精力探讨在小样本的情况下,三种主要的面板数据单位根检验方法(Levin-Lin检验、Im-Pesaran-Shin检验和Fisher检验)的势(Power)和实际检验水平(Size),以期能为实证研究提供一些理论参考。接着简要介绍了两种主要的面板数据协整方法,最后给出的实证作为本文面板数据单位根检验和协整方法应用的一个举例。研究小样本面板数据单位根检验的性质时,首先利用统计软件stata进行面板数据生成(DGP),然后针对不同的个体N和时期T,进行了10000次的蒙特卡罗模拟,计算三种面板数据单位根检验的势和实际检验水平。本文最主要的创新点就在于放松了面板数据个体之间不相关的假定,也就是说模拟生成的面板数据是存在个体之间序列相关的并在此基础上进行了面板数据单位根检验小样本的势和实际检验水平的研究。得到的结论如下:(1)总的来看,IPS检验是3种检验中检验功效最差的,而LLC检验是效果最好的,但同时应注意到,LLC检验的实际检验水平(size)也是最高的,这也就意味着当序列确实存在单位根的时候,LLC检验拒绝单位根的可能性也最大。因此,出于稳健性考虑,在个体数量较少且时间跨度不大的情况下,最好选用Fisher检验。(2)由于数据生成中的误差项是根据AR(1)过程来生成的,所以ADF(1)应该是正确的滞后阶数。注意到,IPS检验随着N和T的增加,滞后阶数选择不足造成检验的势的明显降低并且当滞后阶数选择正确时,N固定检验的势随着T的增加而增加;ADF的阶数选择看来对Fisher检验的势的影响不是特别显著,但是如果当ADF的滞后项选择正确那么检验得到的势是最大的,并且当N固定时随着T的增加而减少;当ADF的滞后阶数选择正确时LLC检验的势比IPS检验和Fisher检验的势都大,并且当N固定时随着T的增加检验的势随之减少。