实证方法教程 / pesaran_cd

Pesaran 截面相关性 CD

把面板案例聚合成时间维度后演示序列方法

这节课解决什么适合时间维度足够长、关心动态关系、冲击响应或平稳性的序列问题。
先准备哪些变量因变量 / 核心解释变量 / 个体 ID / 时间变量
会看到哪张表pesaran_cd_results.csv
论文里怎么克制解释必须说明样本频率、时间跨度、滞后选择和小样本限制。

Pesaran 截面相关性 CD是什么?

Pesaran 截面相关性 CD 检验回答的是面板不同个体的误差是否彼此相关。如果国家、地区或企业共同受到宏观冲击,普通假设下的标准误可能不可靠。

先用一句话理解

把 Pesaran CD 想成检查同一场雨有没有同时淋到很多城市。如果各城市残差一起动,说明它们不是互不相干的独立样本。

什么时候用

判断项教科书式判断
适合用在面板模型后检查不同个体残差是否存在共同相关。
先不要用在没有面板结构,或研究目标是估计空间溢出效应本身。
最关键的前提检验对象是模型残差的截面相关,不是核心系数。
读表顺序先看 CD 统计量和 p 值,再决定是否改用 DK、CCE、Conley 或共同因子处理。
论文表述边界CD 检验是诊断工具,不是稳健结果本身。

把它和相近方法分清楚

容易混淆的对象怎么区分初学者记法
序列相关同一个体跨时间误差相关。时间维度问题。
截面相关不同个体同一时期误差相关。共同冲击问题。
Driscoll-Kraay对截面相关和时间相关更稳健的标准误。一种处理方式。

核心直觉和模型公式

残差相关的平均检验

Pesaran CD 基于个体残差两两相关:

\[CD=\sqrt{\frac{2T}{N(N-1)}}\sum_{i

rho_ij 是个体 i 和 j 残差的相关系数。

公式里的符号怎么读

符号含义在本页怎么理解
N个体数面板中的国家、地区、企业等数量。
T时间数面板时期数。
ρ_ij残差相关个体 i 和 j 残差的相关系数。
CDPesaran CD 统计量平均截面相关的检验统计量。
common shocks共同冲击同时影响多个个体的未观测因素。

专业使用口径

专业 CD 检验报告要把诊断和后续处理连接起来。

口径专业写法
模型残差说明检验来自哪个主模型。
共同冲击解释可能的宏观、行业或地区同步因素。
处理方案显著时考虑 DK、CCE、共同时间效应或空间 HAC。
边界CD 显著不说明哪个个体影响哪个个体。

一步一步做:从问题到结果的五步

步骤这一页具体做什么做到什么程度才算读懂
1. 固定主模型先估计基准面板模型。残差依赖模型设定。
2. 提取残差按个体计算两两相关。CD 检验看残差相关。
3. 读取 CD判断是否拒绝截面独立。显著说明共同相关风险。
4. 选择处理使用 DK、CCE、时间 FE 或空间方法。诊断要对应动作。
5. 写进报告说明推断为何调整。不要只堆诊断表。

结果怎么读:先读口径,再读数字

本页案例读表时,先记住这个口径:状态 = xtcsd 失败 (需 ssc install xtcsd)。

读表顺序本页怎么读不要这样读
先看 H0通常是截面独立。p 小表示相关风险。
再看模型残差来自哪个规格。换模型 CD 会变。
然后看处理是否调整标准误或模型。检验显著不处理没有意义。
最后看解释共同冲击而非必然空间溢出。不要过度解释。

初学者最容易错在哪里

误读为什么错
把 CD 当溢出效应估计错。它只是残差相关诊断。
显著后不调整推断错。诊断结果要有后续处理。
忽略时间固定效应风险高。共同时间冲击常能吸收部分相关。
不知道检验来自哪个模型不可复核。

先看这个案例的结论

  • 状态 = xtcsd 失败 (需 ssc install xtcsd)。
  • 这些数字来自页面里的结果表;写论文时先解释数值含义,再讨论理论含义。

变量要求和案例口径

字段口径
数据CSMAR 风格 A 股企业创新面板
原始样本196 家上市公司,2015-2020 年,约 1200 个公司-年观测;各方法有效样本以本页输出表 N 为准
因变量patent_count;回归页通常使用 ln(1 + patent_count)
核心解释变量dfi_index,数字普惠金融指数;部分案例输出展示的是标准化后的 dfi_index
控制变量roa、lev、size、growth、cashflow、tobinq、top1、dual、board、indep、soe、age
输出文件pesaran_cd_results.csv
角色要求因变量、核心解释变量、个体 ID、时间变量
依赖包xtcsd

实际代码

下面是本页案例里的最小 Stata 代码。它的作用是帮助你看清变量怎么进入模型、结果文件怎么生成,而不是要求你在网页里手动运行。

log using "/root/workspace/empirical-wizard/workspace/3d9fda9a/analysis.log", replace text
global JOB_DIR "/root/workspace/empirical-wizard/workspace/3d9fda9a"
set more off
adopath + "/root/ado/plus"
global DATA_PATH "/root/workspace/empirical-wizard/workspace/test_e2e/csmar_innovation.csv"
import delimited "/root/workspace/empirical-wizard/workspace/test_e2e/csmar_innovation.csv", clear case(preserve)
capture confirm global JOB_DIR
if _rc global JOB_DIR "."
* 自动去除完全重复行(同列同值),避免 N 虚增与 xtset 失败
quietly duplicates drop
local idvar ""
local timevar ""
capture confirm variable stkcd
if !_rc {
    capture confirm numeric variable stkcd
    if _rc {
        tempvar __ewiz_id
        capture encode stkcd, gen(`__ewiz_id')
        if !_rc local idvar "`__ewiz_id'"
    }
    else {
        local idvar "stkcd"
    }
}
else {
    di as text "面板ID变量不存在,跳过 xtset ID:stkcd"
}
capture confirm variable year
if !_rc {
    capture confirm numeric variable year
    if _rc {
        tempvar __ewiz_time
        capture encode year, gen(`__ewiz_time')
        if !_rc local timevar "`__ewiz_time'"
    }
    else {
        local timevar "year"
    }
}
else {
    di as text "时间变量不存在,跳过 xtset time:year"
}
if "`idvar'" != "" & "`timevar'" != "" {
    capture xtset `idvar' `timevar'
}

* ── Pesaran CD 截面相关性检验 ──
capture noisily xtreg patent_count dfi_index roa lev size growth cashflow tobinq top1 dual board indep soe age, fe
local _rc = _rc
tempname fh
capture file close `fh'
file open `fh' using "$JOB_DIR/pesaran_cd_results.csv", write replace
file write `fh' "项目,值" _n
if `_rc' == 0 {
    capture noisily xtcsd, pesaran abs
    if !_rc {
        capture local _cd : display %9.3f r(stat)
        capture local _p : display %9.4f r(p)
        file write `fh' "Pesaran CD 统计量,`_cd'" _n
        file write `fh' "p 值,`_p'" _n
        file write `fh' "结论,p<0.05 拒绝截面独立" _n
    }
    else file write `fh' "状态,xtcsd 失败 (需 ssc install xtcsd)" _n
}
else file write `fh' "状态,xtreg 失败" _n
file close `fh'
di "Pesaran CD 完成"
log close

实际输出表

这张表是本方法页配套案例的输出结果,用来把前面的公式、变量口径和代码对应到实际数字。

项目
状态xtcsd 失败 (需 ssc install xtcsd)

案例图

这是一张由同一份案例数据生成的页面内诊断图。

Pesaran 截面相关性 CD 的共用案例输出图。
Pesaran 截面相关性 CD 的共用案例输出图。

论文里怎么写

本文将企业面板按年份聚合后使用Pesaran 截面相关性 CD进行时间序列诊断。结果见 pesaran_cd_results.csv。由于本教学案例年度观测较少,该页重点展示代码和解释框架,正式论文需要更长时间序列。

检查清单

  • 先说明为什么截面之间可能相关,例如共同冲击或空间溢出。
  • Pesaran CD 显著时,普通标准误可能低估不确定性。
  • CD 检验是误差相关诊断,不是核心变量效应检验。

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