自Nelson和Plosser (1982)後，研究經濟資料是否具有單位根現象，已成為近二十年來熱門且重要的課題。因
為資料性質的不同(恆定或非恆定)，對實證計量模型的設定、統計推論以及原理論的發展有深遠的影響。與傳
統探討單一時間數列之單位根的論文不同的是，本篇論文將橫斷面的資料擴大，探討混合型資料的單位根現象
( Panel Unit Root )。就此課題，文獻上已有兩個不同的檢定方法: Levin、Lin和Chu (1997)的LLC檢定法以及Im、
Pesaran和Shin (1995)的IPS檢定法。
我們的研究，有別於以上兩者，是從「概似比」的角度(likelihood ratio) 和應用檢定共積關係的Johansen
(1988)「Trace檢定」，建構新的單位根檢定統計量。首先於文中推導出，「Trace檢定」可用於檢測單一時間數
列的單位根現象。進而，再將橫斷面資料擴大，採用mean group方法，加總平均每個橫斷面時間數列的「Trace
檢定」統計量，形成混合型資料之單位根檢定統計量 。根據中央極限定理，標準化後的 檢定統計量，極限上
收斂至標準常態分配。此外，我們也推導得出 檢定統計量與傳統ADF、LLC以及IPS檢定統計量極限上的關係。
最後，我們以「蒙地卡羅」模擬方法，分析小樣本下「型一誤差」與「檢定力」的表現。發現新的混合型資
料之單位根檢定統計量表現優良，近似於標準常態分配。故在做混合型資料的單位根分析時，採用 檢定統計
量，可得到較精確的推論。
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CHENGCHI/B2002001623 |
| Creators | 邱惠玉, Chiu, Huei-Yu |
| Publisher | 國立政治大學 |
| Source Sets | National Chengchi University Libraries |
| Language | 中文 |
| Detected Language | Unknown |
| Type | text |
| Rights | Copyright © nccu library on behalf of the copyright holders |
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