嶺南實證與計量經濟學研究叢書：近似因子模型的面板單位根與協整檢驗》主要研究近似因子模型的面板單位根與協整檢驗。全書從一個詳細的文獻綜述開始，第1章通過梳理面板單位根與協整檢驗相關研究的發展過程引出該領域的研究方向——近似因子模型。第2章提出一種針對處理近似因子模型的估計方法——穩健的GLS估計(RGLS)。第3章和第5章分別考察RGLS-t統計量在面板單位根與協整檢驗中的應用以及與已有檢驗統計量的比較。第4章則是基于響應面分析的技術計算RGLS-t統計量在面板單位根與協整檢驗中的小樣本矯正參數。第6章集中于考察確定性趨勢對面板協整檢驗的影響，并提出基于準殘差的面板協整檢驗的思路。一章以消費函數為例給出了近似因子模型下面板單位根與協整檢驗的一個實例應用。《嶺南實證與計量經濟學研究叢書：近似因子模型的面板單位根與協整檢驗》適合于高校教師和經濟學專業的研究人員閱讀參考。
前
第1章 面板單位根與協整檢驗的發展
1.1 引
1.2 不存在截面相關下的面板單位根檢驗
1.2.1 基本模型
1.2.2 LLC檢驗
1.2.3 IPS檢驗
1.2.4 P檢驗和Z檢驗
1.3 存在截面相關下的面板單位根檢驗
1.3.1 Bootstrap方法
1.3.2 SUR方法
1.3.3 共同因子方法
1.3.4 非線性IV估計
1.4 面板協整檢驗
1.4.1 基于殘差的面板協整檢驗
1.4.2 基于系統的面板協整檢驗
1.4.3 PANIC兩步檢驗
1.5 面板協整估計
1. 5.1 不存在截面相關的情形
1.5.2 存在截面相關的情形
1.6 小結
第2章 近似因子結構設定下的穩健GLS估計
2.1 引
2.2 基本模型與假定
2.3 參數估計
2.3.1 0LS估計和GLS估計
2.3.2 ROLS估計
2.3.3 RGLS估計
2.3.4 有效性比較
2.3.5 漸近正態性
2.4 可行估計量
2.4.1 可行的RGLS估計
2.4.2 迭代RGLS估計
2.5 模型擴展
2.5.1 方程中含有參數隨個體變動的共同解釋變量
2.5.2 方程中含有參數隨時間變動的共同解釋變量
2.5.3 解釋變量與共同因子相關
2.6 小樣本表現
2.7 小結
第3章 近似因子模型的面板單位根檢驗
3.1 引
3.2 基本模型與假定
3.3 面板單位根的DF檢驗
3.3.1 檢驗統計量
3.3.2 統計量的漸近性質
3.4 Compound-t統計量
3.5 小樣本表現
3.5.1 參數設定
3.5.2 RGLS-t統計量的小樣本表現
3.5.3 Compound-t統計量的小樣本表現1
3.5.4 Compound-t統計量的小樣本表現2
3.6 小結
附錄
A 一些用到的結論
B1 定理3-1的證明
B2 定理3-2的證明
B3 定理3-3的證明
B4 定理3-4的證明
第4章 ROLS-t/RGLS-t統計量的小樣本校正
4.1 引
4.2 計算校正參數
4.2.1 ROLS-t統計量的小樣本校正
4.2.2 RGLS-t統計量的小樣本校正
4.3 小樣本表現
4.3.1 面板單位根檢驗的小樣本表現
……
第5章 近似因子模型的面板協整檢驗
第6章 確定性趨勢與面板協整檢驗
第7章 我國居民消費函數的再檢驗
參考文獻
后記
面板單位根與協整檢驗是近20年來應用與理論計量經濟學發展的一個重要方向，其興起主要有兩方面的原因：一是單位根與協整檢驗具有非常廣闊的應用空間，在非平穩數據的研究方面具有極其重要的地位；二是同時包含截面與時序維度的面板數據在應用中越來越容易獲得，單位根與協整檢驗不得不擴展到面板的維度。
早期面板單位根與協整檢驗的使用主要是為了克服時序單位根與協整檢驗功效不足的問題，通過引入截面維度，利用中心極限定理對時序檢驗結果的標準化來改進檢驗的功效。后期的研究開始注意到面板數據擁有時序數據所沒有的數據特征-一截面相關，并將其引入到面板單位根與協整檢驗中。研究(O'Connell，1998)表明，忽略截面相關會導致面板單位根與協整檢驗得到錯誤的結論，這使得截面相關成為面板單位根與協整檢驗不可回避的重要結構設定。此外，空間計量經濟學(Anselmn，2001)的興起彰顯了截面相關在現實經濟中的普遍存在性，也推動了這一領域研究的迅速發展。以是否考慮截面相關為分界點，面板單位根與協整檢驗被劃分為前后兩代(Breitungand Pesaran，2007)。
一開始，計量經濟學家對于截面相關的理解并不相同，有一些認為截面相關是不同個體誤差項具有有限非零的協方差的截面弱相關(O'Connell，1998;BreitungandDas，2005)，有一些則把截面相關設定為誤差中包含某些共同因子，不同個體的誤差項因為含有相同的因子而形成相關(BaiandNg，2004;Pesaran，2006)。前者衍生了GLS-t和ROLS-t等面板單位根與協整檢驗的統計量，而后者則衍生了PANIC和CCE等檢驗方法或統計量。隨著對截面相關研究的逐步深化，計量經濟學家(Chudiket.a1，2011)認識到截面弱相關與共同因子結構是兩種無法替換的截面相關設定，前者對應截面相關矩陣具有有限的特征根，而后者則對應截面相關矩陣具有隨n發散的特征根，他們是弱相關與強相關的兩種表現。
至此，同時包含截面弱相關與共同因子結構的近似因子結構設定成為了刻畫現實經濟截面相關的一般化設定，近似因子模型成為了面板單位根與協整檢驗的新方向。在這種新的結構設定下，原有的分別基于截面弱相關或因子結構的檢驗方法是否還合適或能否改進都必須重新接受考察。Breitung和Das(2008)的研究表明ROLS-t統計量在包含非平穩共同因子的設定下不再收斂于標準正態。
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