问题描述
我很难估计 R 中的 CIPS 面板协同测试。我加载了 plm 包并使面板数据成为 pdata 框架
bcc_panel3 <- pdata.frame(bcc_panel3,index = c("date","country"))
数据集包含 3 个变量。 我使用的 R 命令：
cipstest(bcc_panel3$BCC_con,lags = 4,type = c("trend"),model=c("cmg"))
我尝试了它的变体，但总是出现相同的消息。
*Error in difft.pseries(x = x,lag = lag,...) : diff is only relevant for numeric or logical series*
有什么问题？
解决方法
正如您在评论中提到的，plm::pdata.frame 会将您的数字转换为非数字。您使用 pdata.frame 的方式是这样做并将您的数字转换为一个因子。请阅读 pdata.frame 的文档。您感兴趣的变量位于数据框的第二列中。如果您没有为 index 指定 pdata.frame 参数，它将假定前两列是索引并执行它应该做的事情：将前两列转换为因子。鉴于您不希望此变量成为索引，请像这样使用 pdata.frame：
pdata.frame(xy_combine,index = c("country","date"))
（基于您在问题评论中提供的数据和脚本。）
给定您的数据，cipstest 会失败，因为您的（测试）数据中的观察单元太少（错误消息并没有真正提供相关信息）。描述测试的论文 (Pesaran (2007)) 给出了来自 10 个个体（观察单位）的列表 p 值。您的数据集中有 2 个个体。
我给出了我在下面使用的完整脚本（我将你的脚本剥离到相关部分）：
library(readxl) #library for reading excel files
library("plm")
#import data
test <- read_excel("C:/Users/xxx/Downloads/test.xlsx") # adjust to your path
#create country column with 60 obs each Austria and Belgium
country <- rep(c("Austria","Belgium"),each=60)
#stack xy columns into a single column
attach(test)
df1 <- data.frame(a=x,b=y)
xy <- data.frame(c(df1[,"a"],df1[,"b"]))
#create panel data
date <-test$date
xy_combine <- cbind(date,xy,country)
xy_panel <- pdata.frame(xy_combine,"date")) # specify index
lapply(xy_panel,class) # factor,numeric,factor
#rename column 2 in xy_panel1
colnames(xy_panel)[2] <- "xy_con"
#order data by country
country_order <- order(xy_panel$country)
xy_panel1<- xy_panel[country_order,]
lapply(xy_panel1,factor
cipstest(xy_panel1$xy_con,lag=2,type=c("none")) # errors. Likely to few individuals in data set.