如何解决面板数据中的序列自相关问题？
stata时间序列如何加入t再回归？
将回归中的T加入时间序列的方法，使得玩家需要将T的值加入，然后使用回归模型进行拟合。
R软件里的ADF检验，结果怎么看？
看到这个问题，正好我最近的论文用到了ADF测试的方法，而且我前段时间研究了ADF测试的全过程，对它有了更深入的理性认识。
一般来说，一般来说，ADF检验主要用于时间序列数据，因为时间序列会有一个不稳定的过程。不稳定的时间序列数据可能导致t检验失败和自回归系数的有偏估计等问题。最后，用stata对数据运行回归可能是伪回归或伪相关，所以得到的回归结果并不可靠。
ADF检验中很重要的一个环节就是看滞后阶数是否显著(滞后期)，然后回归。接下来，让我们让我们来谈谈stata的运营流程:
首先进行无趋势项的DF检验，命令为dfullerlny(如果lny是经济产出变量)，看DF统计量是否大于左单侧检验，如果小于，则为"存在单位很"可以拒绝。
然后输入"dfullerlny，lags(xx)reg"，其中xx可以是检测最佳滞后阶数的任何数字。如果z值始终不显著，可以使用PPtest，命令为:pperronlny。
如果PP测试仍然不显著...然后用最有效的测向-GLS测试，命令是"dfglslny"。这个时候stata会给你一个表格，会显示在几个订单的1%、5%、10%时数据不显著。如果此时不显著，则证明时间序列有单位根。
在发现数据有单位根之后，我们需要把原来的假设变成平稳序列。这时，我们需要进行KPSS测试，命令是"kpsslny，nottrend"。
然后stata会告诉你数据从几个订单滞后到几个订单。如果统计量都大于5%置信水平的统计值，则认为有单位根。因此，命令是:dfglsdlny。如果表格显示滞后阶在几个阶之间，那么此时可以拒绝原来的假设，即差分dlny被认为是平稳过程。
之后，执行kpss测试，命令是"kpssdlny，nottrend"。
这个时候我们就可以看到统计数据离得很远了。如果小于5%的临界值，可以接受平稳过程的原假设，最后填写ADF检验结果表时，可以写成:"lny被接受为A阶整数a(x)过程。"
然后对每个时间序列变量重复上述过程。
在最终结果表中写入:"ADF统计，5%临界值，P值，稳定与否。"
经过kpss检验，可以是几阶一元过程。(如果可以不懂数理逻辑，可以先去软件操作，你不本文不需要太多的理论推导。你可以直接去看结果分析和回归结果，然后准备答辩时的理论推导。)
参考:陈强。高级计量经济学与stata应用[M]。高等教育出版社。2010(414-422).