使用单位固定效应、单位固定效应和时间固定效应、滞后 DV 或一阶差分来分析具有 4-5 个时间段和每个时间段 35-50 个单位的时间序列（取决于子集）有什么区别？协变量和因变量具有一致的时间趋势，例如，如果在观察的时间段内两者都呈下降趋势，它们将如何执行。$X$$Y$

我目前的理解是，如果因变量具有一致的时间趋势，例如如果则使用滞后 DV 而不是一阶差分模型将产生偏差估计对的影响趋向于零，特别是如果和的测量比更精确，并且也具有时间趋势，因为的时间趋势可能完全是的函数，和滞后 DV之间划分解释的方差。$Y_{it}= .9 Y_{it-1}+ \epsilon_{it}$$X$$Y$$Y$$Y_{t-1}$$X$$X$$Y$$X$$X$

就固定效应与第一个差异而言，我发现这个视频系列（第 1 部分、第 2 部分、第 3 部分）有助于理解哪个更适合处理不同类型的序列相关。特别是，它在第​​ 2 部分中说，如果误差（即残差）是序列相关的，那么一阶差分会表现得更好，但是如果是序列相关的，那么固定效应是去。如何测试序列相关性？这个答案指向_$u_{i}$$\Delta u_{i}$dwtestR，但我不清楚如何使用此函数测试固定效应模型中的序列相关性，因为它不允许我将具有固定效应的公式传递给它（我得到错误Error in chol2inv(qr.R(qr(X))) : element (51, 51) is zero, so the inverse cannot be computed）。

最后，视频系列的第 3 部分说，如果协变量是非平稳的且单位根，则第一个差分模型的性能会更好。我的理解是，始终向下趋势那是对的吗？我可以做一个更正式的测试来确定协变量是否是单位根？$X$$X$$X$