为什么老师说原序列不平稳才可以做ols回归

为什么老师说原序列不平稳才可以做ols回归

面板数据的协整检验与协整回归
1、前提：
待检验的两个或多个变量之间（自变量与因变量），（单整：单个变量的差分平稳，一阶平稳：差分一次；二阶级平稳：差分两次；，，，，）必须是同阶单整。
原因：只有同阶单整，变量之间才有共同的增长趋势，才能同涨同落。时间序列的协整检验：先做回归，后做协整检验。2、面板数据的协整检验：先做协整检验，后做回归。
协整：变量之间的长期的稳定的协调关系。
3、面板数据的协整回归：
（1）不变系数模型（各单位之间的回归系数大体相同）
变系数模型（各单位之间的回归系数大体不同）
F检验：略。
（1）固定影响模型（总体数据）
（2）随机影响模型（样本数据）
三大回归：
1、截面数据的回归
（1）异方差（穷人的额外消费与富人的额外消费差距甚大：收入作为自变量；消费作为因变量）
影响：自变量“纳伪”
消除：WLS
（2）自相关（时间序列的残差之间相互关联）
如果模型成功，残差之间应该无自相关。白噪声WN。
影响：自变量“纳伪”
消除：广义差分法：既对因变量进行差分，也对自变量进行差分。
（狭义差分：只对因变量进行差分）。
共线性
信息重叠。
VIF：大于10
剔除法（剔点）。
2、时间序列
ARMA模型（自回归移动平均模型）

平稳性检验：单位根检验ADF
等均值（实际：等观测值，08年GDP与09年GDP相等）
同方差（实际：同残差，08年残差与09年的残差相同）
协方差（相关系数）：只与时间跨度的长短有关。时间间隔越长，相互影响越弱。
随机漫步：（random walk）

随机漫步：方差变得无穷大，均值变得无意义。
“单位”根：回归系数为1.

单位根过程：非平稳过程！
单位根检验：ADF
时间序列的协整检验与协整回归
（面板数据的协整检验与协整回归的应用）
协整检验
判断时间序列是否同阶单整
如果同阶单整
ADF检验
协整回归
OLS方法
对残差进行白噪声检验（判断残差是否存在自相关）
Quick-generate series 在对话框中写：“et=resid”，点击“OK”。
打开et，进行单位根检验。
如果检验结果，et为平稳过程，则说明刚才所做回归是协整回归。

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