La cointegración fraccional ha sido ampliamente examinada en análisis de series temporales, pero su extensión a datos de panel heterogéneos con heterogeneidad no observada y dependencia transversal sigue subdesarrollada. Este documento desarrolla un marco robusto para probar la cointegración fraccional en datos de panel heterogéneos, donde la heterogeneidad no observada, la dependencia transversal y los choques persistentes complican los enfoques tradicionales. Proponemos el estimador Bayesian Tapered Narrowband Least Squares (BTNBLS), que aborda tres desafíos críticos: (1) fuga espectral en procesos de memoria larga, mitigada a través de periodogramas cónicos; (2) pérdida de precisión en la estimación de parámetros fraccionales, resuelta mediante mínimos cuadrados de banda estrecha; y (3) heterogeneidad no observada en vectores cointegrantes () y parámetros de memoria (), modelada a través de priors bayesianos jerárquicos. Las simulaciones de Monte Carlo demuestran que BTNBLS supera a los estimadores convencionales (OLS, NBLS, TNBLS), logrando un sesgo mínimo (0.041-0.256), probabilidades de cobertura casi nominales (0.87-0.94) y un control robusto de errores de Tipo 1 (0.01-0.07) bajo alta dependencia transversal (), mientras que la prueba bayesiana de Chen-Hurvich alcanza un poder casi perfecto (hasta 1.00) en muestras finitas. Aplicado a la Paridad del Poder Adquisitivo (PPA) en 18 economías frágiles de África subsahariana, BTNBLS revela una cointegración fraccional estadísticamente significativa entre las tasas de cambio y las ratios de precios de alimentos en 15 países (), con una estimación conjunta (, ) que indica un ajuste de equilibrio a largo plazo moderado pero resistente. Estos resultados subrayan la importancia de la contracción bayesiana y el corte espectral en el análisis de cointegración de paneles, ofreciendo a los responsables políticos una herramienta confiable para evaluar la persistencia de los choques en mercados institucionalmente fragmentados.