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针对面板单位根检验存在检验势不稳定和原假设设置主观选择的问题，提出基于面板数据分位自回归模型，选择非对称 Laplace 分布的似然函数对模型进行贝叶斯分位回归分析。结合参数的完全条件分布设计 MCMC 抽样算法，进行贝叶斯分位单位根检验，并利用 Monte Carlo 模拟实验研究了贝叶斯分位单位根检验的有效性与可行性。研究结果表明，基于面板数据分位自回归模型的贝叶斯单位根检验方法解决了检验势不稳定以及原假设主观设置的问题，能够给出更全面稳健的单位根检验判断。