又查了点资料，发现一阶差分平稳且存在协整向量的，可以用原始序列构建PVAR，这样我的问题就解决了。主要之前搞混了，面板误差修正模型和所想要的面板VEC还是不一样的。有高手会做面板VEC的也可以告诉我啊，赏金同上！

您好，请问您这样直接进行pvar，模型能通过平稳性检验吗？

在Stata中，一旦你使用`xtpmg`命令建立了面板误差修正模型(Panel Error Correction Model, PEMC)，进行脉冲响应函数(Impulse Response Function, IRF)分析并非直接可用。这是因为PEMC与向量自回归(Vector Autoregression, VAR)或面板VAR(PVAR)模型在结构上有所不同，而IRF和方差分解(Variance Decomposition)通常是在VAR框架内执行的。

然而，如果想要在类似的情境下进行脉冲响应分析，你可以尝试以下步骤：

1. **构建Panel VAR**：尽管你提到数据的非平稳性使得直接建立PVAR模型不可行。但在建立了PECM后，可以考虑使用差分后的数据来构建一个PVAR模型（即使原始序列是经过差分处理的）。这一步骤需要你自己决定是否合理，因为如你所说，一些指标在差分后可能会失去经济含义。

2. **使用`irf`和`var`命令**：一旦有了PVAR模型，就可以使用Stata中的`var`命令来拟合模型，并随后使用`irf create`和`irf graph irf`命令生成脉冲响应图。同样地，你可以用`irf graph fevd`来进行方差分解。

然而，在没有直接适用于PECM的脉冲响应或方差分解方法的情况下，你可能需要将问题转化为PVAR框架下的分析，并承认这样做可能会有一定的假设和限制。

对于差分后的数据在经济含义上的担忧，一种解决方案是在结果解释中强调模型设定的局限性。你可以讨论为什么选择使用差分序列（例如，满足平稳性的要求），以及这如何影响脉冲响应函数的结果解读。此外，在论文中明确指出这种做法可能对你的实证结果产生哪些影响也是一个好策略。

请注意，上述建议涉及将问题转化为一个不同的框架(PVAR)，而原模型(PECM)的直接脉冲响应或方差分解功能在Stata目前版本下并不直接支持。在进行这些分析时，请务必充分考虑方法论上的限制和假设，并适当调整你的研究设计以适应数据的特点。

希望这能帮到你，如果你有其他具体问题或者需要更深入的帮助，欢迎继续提问！

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