В данном обзоре рассматриваются методы тестирования на единичный корень в панельных данных. Обсуждается вопрос о предпочтительности рассмотрения нескольких временных рядов совместно вместо анализа каждого по отдельности и мотивация тестирования на панельный единичный корень. Обзор начинается с рассмотрения простейших тестов на панельный единичный корень с независимыми ошибками и двух типов альтернативной гипотезы: однородной и неоднородной. Для простейших тестов описывается их асимптотическое поведение при различных типах сходимости числа объектов и временного горизонта. После рассматривается вопрос включения де­терминированной компоненты и изменение асимптотических результатов, а также методы учета слабой зависимости ошибок. Завершается первый раздел методами на основе р-значений.

Следующий раздел посвящен важной проблеме учета пространственной корреляции в панелях и ее влиянию на классические тесты на панельный единичный корень. Пространственная корреляция имеет место согласно некоторым макроэкономическим теориям, которые утверждают, что сущест­вуют некоторые общие факторы (например, технологические шоки), которые влияют не на одну, а на некоторое множество переменных. Описываются модификации классических тестов, основанные на факторизации, когда прост­ранственная корреляция аппроксимируется (возможно нестационарными) об­щими факторами на основе метода главных компонент и на основе аппроксимации факторов при помощи кросс-секционных средних. Рассматриваются альтернативные методы, основанные на методах ресемплинга. Завершается раздел сравнительным анализом различных тестов, которые бы­ли описаны в обзоре, на основе симуляций Монте-Карло. Обсуждается проблема, связанная с несбалансированностью панелей. В заключении приводятся ссылки на существующие пакеты, которые позволяют реализовать некоторые из описанных методов.