摘要：針對(duì)傳統(tǒng)面板協(xié)整檢驗(yàn)在建模過程中易受異常值影響以及其原假設(shè)設(shè)置的主觀選擇問題,本文利用動(dòng)態(tài)公共因子刻畫面板數(shù)據(jù)潛在的截面相關(guān)結(jié)構(gòu),提出基于動(dòng)態(tài)因子的截面相關(guān)結(jié)構(gòu)的貝葉斯分位面板協(xié)整檢驗(yàn),結(jié)合各個(gè)主要分位數(shù)水平下參數(shù)的條件后驗(yàn)分布,設(shè)計(jì)結(jié)合卡爾曼濾波的Gibbs抽樣算法,進(jìn)行貝葉斯分位面板協(xié)整檢驗(yàn);并進(jìn)行Monte Carlo仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證貝葉斯分位面板協(xié)整檢驗(yàn)的可行性與有效性。同時(shí),采用中國(guó)各省金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn)在各主要分位數(shù)水平下中國(guó)金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間具有協(xié)整關(guān)系。研究結(jié)果表明:貝葉斯分位面板協(xié)整檢驗(yàn)方法避免了傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)協(xié)整方法由于原假設(shè)設(shè)置不同而發(fā)生誤判的問題,克服了異常值的影響,能夠提供全面準(zhǔn)確的模型參數(shù)估計(jì)和協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果。