ADF单位根检验

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1、1.ADF单位根检验2.Engle-Granger协整检验3.Da-vdson误差修正模型4.Granger因果关系检验1、简单回归；2、工具变量回归；3、面板固定效应回归；4、差分再差分回归(differenceindiffernece)；5、狂忒二回归(Quantile)。大杀器就这几种，破绽最少，公认度最高，使用最广泛。真是所谓的老少皆宜、童叟无欺。其他的方法都不会更好，只会招致更多的破绽。你在STATA里面还可以看到无数的其他方法，例如GMM、随机效应等。GMM其实是一个没有用的忽悠，例如估计动态面板的diffGMM，其关键思想是当你

2、找不到工具变量时，用滞后项来做工具变量。结果你会发现令人崩溃的情况：不同滞后变量的阶数，严重影响你的结果，更令人崩溃的是，一些判断估计结果优劣的指标会失灵。这GMM的唯一价值在于理论价值，而不在于实践价值。你如果要玩计量，你就可以在GMM的基础上进行修改（玩计量的方法后面讲）。有人会问：简单回归会不会太简单？我只能说你真逗。STATA里面那么多选项，你加就是了。什么异方差、什么序列相关，一大堆尽管加。如果你实在无法确定是否有异方差和序列相关，那就把选项都加上。反正如果没有异方差，结果是一样的。有异方差，软件就自动给你纠正了。这不很爽嘛。如果样

3、本太少，你还能加一个选项：bootstrap来估计方差。你看爽不爽！bootstrap就是自己把脚抬起来扛在肩上走路，就这么牛。这个bootstrap就是用30个样本能做到30万样本那样的效果。有吸引力吧。你说这个简单回归简单还是不简单！很简单，就是加选项。可是，要理论推导，就不简单了。我估计国内能推导的没几个人。那些一流期刊上论文作者，最多只有5%的人能推导，而且大部分是海龟。所以，你不需要会推导，也能把计量做的天花乱坠。工具变量(IV)回归，这不用说了，有内生性变量，就用这个吧。一旦有内生性变量，你的估计就有问题了。国际审稿人会拼了老命整

4、死你。国内审稿人大部分不懂这东西（除了经济研究季刊等等这类刊物的部分审稿人以外）。工具变量的选择只要掌握一个关键点就行：找一个和内生性变量有数据相关的，但是和残差没有关系的东西，这就是你的IV了。例如贸易量如果是内生的，那么你找地理距离作为IV。北京到纽约的距离，那是自然形成的，没人认为是由你的Y或者残差导致的。但是你会发现贸易量和地理距离在数据上具有相关性。这就很好。这种数据相关性越强，IV的效果就越好。就这么一段话，IV变量回归就讲完了。在STATA里面，你直接把原回归方程写出来，然后把IV填进去就可以了，回车就得到你的结果。关键是你不一

5、定能找到这样的工具变量。你能找到，这个工具也不大能用。不过要注意，IV不灵不代表你不能发表。你只要找到一个IV，效果不是差的太离谱，一般都能发。当然不能发国际一流了。国内是没问题。国内审稿人没人会重复你的结果看看是否有问题，因此你说这个IV效果已经是最好的了，世界上还找不到第二个比这个更好的了，审稿人也没的话说。就发表呗！如果审稿人说，另外一个IV效果可能要比你的好。那你就采纳他的建议用他的IV（尽管他的建议会更差），然后感谢他一下。第二次审稿，难道他还会说自己上次是胡说八道？？？所以就发表了，哈哈哈哈！有人又会问：面板不是还有个随机效应嘛？

6、我只能说，你是看过书的人，所以才知道随机效应。其实随机效应压根就没什么用处。有人信誓旦旦说可以用hausman来检验。我只能告诉你，这检验压根就不可靠。可靠也是理论上可靠，实践上根本没人信。当然中国人都信，不信的都是美国欧洲这样的计量经济学家。你难道不知道hausman还会出现负值！做过这个检验的人都很头疼这个负值，不知道该怎么做。你如果看看一些高手的建议，或者一些书籍，你就会发现，最权威的建议就是：当你无法判断该用固定效应还是随机效应的时候，选择固定效应更可靠。随机效应不是任何时候都可以做，但是固定效应是任何时候都可以做。所以你知道该怎么做

7、了吧。差分再差分(Difference-in-Differences)，或者叫作差差分法、双差分法，是固定效应的一个变种，在估计某个事件发生带来的效应时最有用的方法，特简单。关键思想是通过差分的方法把相同的固定效应差分掉，就剩下来事件的净效应了。举一个例子你就明白怎么回事了。大家都知道买房子靠不靠学校医院等设施还是有很大差别的。ZF为了拉动某个地方的房价，直接把地铁建到那里。但是你不知道这种设施到底导致价格有多少差别。你看到学校旁边的学区房价格上升，难道一定是学区房因素导致的吗？北京房价一直飙升，很可能是学区房以外的因素导致的。现在你要检验一

8、个假设：学区房因素导致房价上升。差分再差分，这个方法要凑效的秘诀是：学区房因素发生变化，而其他因素基本维持不变。例如ZF重新划分学区，一个著名小学突然在某个没学校的