如何解決面板數據中的序列自相關問題？

stata時間序列如何加入t再回歸？

將回歸中的T加入時間序列的方法，使得玩家需要將T的值加入，然后使用回歸模型進行擬合。

R軟件里的ADF檢驗，結果怎么看？

看到這個問題，正好我最近的論文用到了ADF測試的方法，而且我前段時間研究了ADF測試的全過程，對它有了更深入的理性認識。

一般來說，一般來說，ADF檢驗主要用于時間序列數據，因為時間序列會有一個不穩定的過程。不穩定的時間序列數據可能導致t檢驗失敗和自回歸系數的有偏估計等問題。最后，用stata對數據運行回歸可能是偽回歸或偽相關，所以得到的回歸結果并不可靠。

ADF檢驗中很重要的一個環節就是看滯后階數是否顯著(滯后期)，然后回歸。接下來，讓我們讓我們來談談stata的運營流程:

首先進行無趨勢項的DF檢驗，命令為dfullerlny(如果lny是經濟產出變量)，看DF統計量是否大于左單側檢驗，如果小于，則為"存在單位很"可以拒絕。

然后輸入"dfullerlny，lags(xx)reg"，其中xx可以是檢測最佳滯后階數的任何數字。如果z值始終不顯著，可以使用PPtest，命令為:pperronlny。

如果PP測試仍然不顯著...然后用最有效的測向-GLS測試，命令是"dfglslny"。這個時候stata會給你一個表格，會顯示在幾個訂單的1%、5%、10%時數據不顯著。如果此時不顯著，則證明時間序列有單位根。

在發現數據有單位根之后，我們需要把原來的假設變成平穩序列。這時，我們需要進行KPSS測試，命令是"kpsslny，nottrend"。

然后stata會告訴你數據從幾個訂單滯后到幾個訂單。如果統計量都大于5%置信水平的統計值，則認為有單位根。因此，命令是:dfglsdlny。如果表格顯示滯后階在幾個階之間，那么此時可以拒絕原來的假設，即差分dlny被認為是平穩過程。

之后，執行kpss測試，命令是"kpssdlny，nottrend"。

這個時候我們就可以看到統計數據離得很遠了。如果小于5%的臨界值，可以接受平穩過程的原假設，最后填寫ADF檢驗結果表時，可以寫成:"lny被接受為A階整數a(x)過程。"

然后對每個時間序列變量重復上述過程。

在最終結果表中寫入:"ADF統計，5%臨界值，P值，穩定與否。"

經過kpss檢驗，可以是幾階一元過程。(如果可以不懂數理邏輯，可以先去軟件操作，你不本文不需要太多的理論推導。你可以直接去看結果分析和回歸結果，然后準備答辯時的理論推導。)

參考:陳強。高級計量經濟學與stata應用[M]。高等教育出版社。2010(414-422).