協整
當只有一半的自變數是非平穩的時，執行協整檢驗是否有意義？
我有以下回歸方程（面板數據）： $ Y = f(X_1, X_2, X_3, X_4) $
在獲得 CIPS 和 CADF 統計數據後， $ X_1 $ 結果對於截距和截距+趨勢都是靜止的，而 $ X_2 $ 僅對於截距 + 趨勢是靜止的。 $ X_3 $ 和 $ X_4 $ 相反在這兩種情況下都是非平穩的。
由於這些結果，我想知道執行協整測試是否有意義（因為如果我沒有錯，所有變數都應該是 $ I(1) $ ).
另外，我想知道是否繼續使用第一個差異 $ X_2 $ , $ X_3 $ 和 $ X_4 $ , 或僅用於 $ X_3 $ 和 $ X_4 $ .
非常感謝你。
什麼
對於協整分析，所有變數都應具有相同的積分階。但是，話雖如此，這取決於您對平穩性測試的信任程度。大多數單位根檢驗都充斥著低功率問題，尤其是在小樣本中（有關更多詳細資訊和來源，請參閱一些計量經濟學教科書，如 Stock & Watson 介紹計量經濟學）。
此外，如果更廣泛的文獻表明所有變數都是假設 I(1)，我什至會忽略單位根檢驗結果，因為它們可能只是誤報/誤報。
此外，如果您願意，您可以使用 Pesaran 邊界方法進行協整，該方法允許在一個模型中估計平穩和非平穩變數，儘管協整隻能發生在平穩變數之間。這種方法通常還沒有出現在教科書中，因此您可能想查看原始論文“邊界測試方法來分析級別關係”