독립 변수의 절반 만 정지 상태가 아닌 경우 공적분 검정을 실행하는 것이 합리적입니까?

다음 회귀 방정식 (패널 데이터)이 있습니다 : $Y = f(X_1, X_2, X_3, X_4)$

CIPS 및 CADF 통계를 얻은 후, $X_1$ 은 인터셉트 및 인터셉트 + 경향 모두에 대해 고정적인 반면, $X_2$ 는 인터셉트 + 트렌드에 대해서만 고정적입니다. $X_3$ 및 $X_4$ 는 두 경우 모두 고정되어 있지 않다.

이 결과로 인해 공적분 검정을 실행하는 것이 합리적 일지 궁금했습니다. (잘못되지 않은 경우 모든 변수는 $I(1)$ 이어야합니다 ).

또한, I는 해당하는 제 1 차분을 사용하여 진행할 것인지 궁금 $X_2$ , $X_3$ 및 $X_4$ 에만, 또는 $X_3$ 및 $X_4$ .

대단히 감사합니다.

코디

공적분 분석을 위해서는 모든 변수의 통합 순서가 동일해야합니다. 그러나 이것은 당신이 당신의 정상 검사를 얼마나 신뢰하는지에 달려 있습니다. 대부분의 단위 루트 테스트는 특히 작은 샘플에서 저전력 문제로 수수께끼를 (니다 (자세한 내용 및 출처는 Stock & Watson 입문 계량 계량기와 같은 계량 계량에 대한 일부 교과서 참조).

또한 광범위한 문헌에서 모든 변수가 I (1)이라고 가정하면 단위 근 테스트 결과는 단지 오탐 / 음일 수 있으므로 무시할 것입니다.

또한 원할 경우 Pesaran 경계 접근 방식을 사용하여 한 모델 내에서 고정 및 비 정적 변수를 모두 추정 할 수 있지만 고정 적 변수간에 만 통합이 발생할 수 있습니다. 이 방법은 일반적으로 교과서에는 없지만 " 수준 관계 분석에 대한 경계 테스트 방법 "이라는 원본을 확인하고 싶을 수 있습니다.