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    1.  我们的宗旨:“ 零(数学、计量)基础,同样可以进行完美的计量实证分析。

    2.  手把手演示Stata软件中动态面板数据模型视频操作

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    《手把手教你Stata软件操作与案例分析》系列

    动态面板数据模型

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    文   |   老张

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    本学期2018-2019-2

    《高级计量经济学II》课程中

    动态面板数据模型

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    1. 【视频版】《手把手教你Stata案例分析》系列1:数据输入

    2. 【视频版】《手把手教你Stata案例分析》系列2:基本操作

    3. 【视频版】《手把手教你Stata案例分析》系列3:混合面板模型

    4. 【视频版】《手把手教你Stata案例分析》系列4:固定效应变截距面板模型

    5. 【视频版】《手把手教你Stata案例分析》系列5:随机效应变截距面板模型

    6. 【视频版】《手把手教你Stata案例分析》系列6:F、Chow检验

    7. 【视频版】《手把手教你Stata案例分析》系列7:Hausman检验

    8. 【视频版】《手把手教你Stata案例分析》系列8:面板单位根检验1 - LLC & IPS 检验

    9. 【视频版】《手把手教你Stata案例分析》系列8:面板单位根检验2 - 其他4种检验

    10. 【Stata视频】《手把手教你Stata案例分析》系列12:动态面板数据模型 - 短面板1 - 差分GMM

    11. 【Stata视频】《手把手教你Stata案例分析》系列12:动态面板数据模型 - 短面板2 - 系统GMM

    12. 【视频版】《手把手教你Stata案例分析》系列12:动态面板数据模型 - 长面板

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    动态面板数据模型3短面板-纠正一个细节问题

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  • 会用stata做动态面板数据的GMM估计吗广义矩估计(Generalized Method of Moments,即GMM)一、解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性(解释变量内生性的Hausman 检验:使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。...

    会用stata做动态面板数据的GMM估计吗

    广义矩估计(Generalized Method of Moments,即GMM)

    一、解释变量内生性检验

    首先检验解释变量内生性(解释变量内生性的Hausman 检验:使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为:所有解释变量均为外生变量,如果拒绝,则认为存在内生解释变量,要用IV;反之,如果接受,则认为不存在内生解释变量,应该使用OLS。

    reg ldi lofdi

    estimates store ols

    xtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)

    estimates store iv

    hausman iv ols

    (在面板数据中使用工具变量,Stata提供了如下命令来执行2SLS:xtivreg depvar [varlist1] (varlist_2=varlist_iv) (选择项可以为fe,re等,表示固定效应、随机效应等。详见help xtivreg)

    如果存在内生解释变量,则应该选用工具变量,工具变量个数不少于方程中内生解释变量的个数。“恰好识别”时用2SLS。2SLS的实质是把内生解释变量分成两部分,即由工具变量所造成的外生的变动部分,以及与扰动项相关的其他部分;然后,把被解释变量对中的这个外生部分进行回归,从而满足OLS前定变量的要求而得到一致估计量。tptqtp

    二、异方差与自相关检验

    在球型扰动项的假定下,2SLS是最有效的。但如果扰动项存在异方差或自相关,

    面板异方差检验:

    xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls panel(het)

    estimates store hetero

    xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls

    estimates store homo

    local df = e(N_g) – 1

    lrtest hetero homo, df(`df’)

    面板自相关:xtserial enc invs exp imp esc mrl

    则存在一种更有效的方法,即GMM。从某种意义上,GMM之于2SLS正如GLS之于OLS。好识别的情况下,GMM还原为普通的工具变量法;过度识别时传统的矩估计法行不通,只有这时才有必要使用GMM,过度识别检验(Overidentification Test或J Test):estat overid

    三、工具变量效果验证

    工具变量:工具变量要求与内生解释变量相关,但又不能与被解释变量的扰动项相关。由于这两个要求常常是矛盾的,故在实践上寻找合适的工具变量常常很困难,需要相当的想象力与创作性。常用滞后变量。

    需要做的检验:

    检验工具变量的有效性:

    (1) 检验工具变量与解释变量的相关性

    如果工具变量z与内生解释变量完全不相关,则无法使用工具变量法;如果与仅仅微弱地相关,。这种工具变量被称为“弱工具变量”(weak instruments)后果就象样本容量过小。检验弱工具变量的一个经验规则是,如果在第一阶段回归中,F统计量大于10,则可不必担心弱工具变量问题。Stata命令:estat first(显示第一个阶段回归中的统计量)

    (2) 检验工具变量的外生性(接受原假设好)

    在恰好识别的情况下,无法检验工具变量是否与扰动项相关。在过度识别(工具变量个数>内生变量个数)的情况下,则可进行过度识别检验(Overidentification Test),检验原假设所有工具变量都是外生的。如果拒绝该原假设,则认为至少某个变量不是外生的,即与扰动项相关。0H

    Sargan统计量,Stata命令:estat overid

    四、GMM过程

    在Stata输入以下命令,就可以进行对面板数据的GMM估计。

    . ssc install ivreg2 (安装程序ivreg2 )

    . ssc install ranktest (安装另外一个在运行ivreg2 时需要用到的辅助程序ranktest)

    . use “traffic.dta”(打开面板数据)

    . xtset panelvar timevar (设置面板变量及时间变量)

    . ivreg2 y x1 (x2=z1 z2),gmm2s (进行面板GMM估计,其中2s指的是2-step GMM)

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  • 本文转载自:计量经济学服务中心摘要对于面板数据,如果观测到被解释变量随时间而改变,则开启了动态面板对参数估计的可能性。动态面板模型设定了一个个体的被解释变量部分取决于前一期的值。当被解释变量的滞后一期...

    本文转载自:计量经济学服务中心

    摘要

    对于面板数据,如果观测到被解释变量随时间而改变,则开启了动态面板对参数估计的可能性。动态面板模型设定了一个个体的被解释变量部分取决于前一期的值。当被解释变量的滞后一期或者多期出现在解释变量中。

    对于短面板数据来说,需要研究短面板的固定效应模型估计,使用一阶差分消除固定效应。通过解释变量的适当滞后期作为工具变量对一阶差分模型中的参数进行IV估计可以得到一致估计量。但是Stata有一些固定的命令,可以直接进行动态面板估计。如:xtabond、xtdpdsys、xtdpd。以上这些命令使得模型更加容易估计,同时也提供了相关的一些检验。

    (一)认识面板动态模型

    模型如下: 

    8305fb8b4583b5c0c8d065cb7f8688cb.png

    与静态模型进行比较,一阶差分数据的OLS模型回归将不能够得到一致的参数估计,即使不存在序列相关问题,因为与存在相关性。对于存在序列相关的,固定效应模型的误差项和是相关的,因为取决于。但是对于k>=2时,和是不相关的,因此也就可以使用IV进行估计,即将作为内生解释变量,更多滞后期作为其工具变量,则开启了工具变量估计的可能性。 

    (二)差分GMM估计

    差分GMM估计主要使用命令xtabond 

    语法格式:

    xtabond depvar [indepvars] [if]  [in] [,option]

    注意:

    1、严格外生的解释变量与e不相关,所以可以作为自身的工具变量,它被指定在indepvars中。

    2、先决变量或者弱外生的解释变量与前期误差项相关,但是与下期误差项不相关,这些变量可以作为共江湖变量。一般设置在pre(varlist)中。

    3、一个解释变量可能是一个同期内生性解释变量。一般设置在endogensous(varlist)。

    4、可以把其他工具变量设置在inst(varlist)中。    

    对于一些T较大的面板数据,如果将其直接设置为工具变量,可能会导致过度识别的问题。maxldags(#)为先决变量和内生变量设置工具变量的最高滞后期数;maxldags(#)sub选项可以设定先决变量和内生变量的最大滞后期数。此外可以将lagstruct(lag,endlags)单独对应用于pre(varlist)和endogenous(varlist)中。

    其中2SLS为估计量称为一阶估计量,如果不附加其它选项为默认估计。由于模型是过度识别的,建议使用广义矩估计方法(GMM),因为她对模型的估计是更为有效的,附加选项twostep可以实现。

    对于xtabond估计后可以使用estat abond和estat sargan进行误差自相关和过度识别约束检验。

    操作应用:

    use abdata

    desc

    17cd723061f7755ca419ac0f4bb89947.png

    2c004b41bf74216b1eb69193660f63fc.png

    xtabond n l(0/1).w l(0/2).(k ys) yr1980-yr1984, lags(2)

    包含被解释变量滞后2期的动态面板数据模型

    12d1a5e7e837619638de7e2d95e952ff.png

    fa3a62b03eddc6c33455449496c24af4.png

    xtabond n l(0/1).w l(0/2).(k ys) yr1980-yr1984, lags(2) vce(robust)

    xtabond n l(0/1).w l(0/2).(k ys) yr1980-yr1984, lags(2) twostep

    两阶段GMM,默认一步估计GMM

    551267e6b313d5b18f709bd5eee688bc.png

    788e28234c56fbb01ba4b153441427be.png

    模型相关检验

    为什么滞后一期是相关的,滞后多期不相关,est abond命令的检验原理:

    7fa2336ac5280012b4000e9a79e4cb21.png

    因此差分GMM使用前提,原模型扰动项无自相关,所以差分模型扰动项一阶自相关,二阶及以上无自相关,进行检验后结果为:

    ae83f23507843600026388a26ab61a08.png

    检验得到一阶是相关的,二阶及以上不相关。所以模型设置是合理的。

    过度识别检验

    xtabond n l(0/1).w l(0/2).(k ys) yr1980-yr1984, lags(2) twostep

    estat sargan

    f386634cd673a4f4eb7499df4f9d2a62.png

    (三)系统GMM估计

    系统GMM估计主要使用命令

    xtdpdsys depvar [indepvars] [if] [in] [, options]

    案例为:

    Basic model with strictly exogenous covariates and two lags of the dependent variable

    xtdpdsys n l(0/1).w l(0/2).(k ys) yr1980-yr1984, lags(2)

    038f231306ae3f0099c2378d1d6da27b.png

    fa4ad1ab1c9dbd78e620cc94130d326e.png

    xtdpdsys n l(0/1).w l(0/2).(k ys) yr1980-yr1984, lags(2) twostep vce(robust)

    791f24c87a862d23e01d4755a7c1c1e4.png

    7fe9c9de1dfe34e7777003651e162f6e.png

    相关识别检验和扰动项检验与xtabond命令一致。

    8a5b4452dbcd6d9e922264b5363267eb.png

     

     : model_analysis123

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    前言

    Hello!欢迎来到Axure 9 实战案例教程专栏。点击了解课程简介>>

    很高兴在Axure案例教程中,与大家一起学习成长,从本次课程开始,我们来学习一下动态面板的应用。

    这一节,我们首先来讲解一下,顶部导航栏怎样才能自适应窗口宽度,也就是实现100%宽度。为了节省教学时间,这里提前把导航栏的基本要素设计出来了,下面开始讲解。

    在这里插入图片描述

    导航栏初稿

    第一步:设置导航背景为动态面板

    在导航背景上点击右键,在弹出菜单中选择“转换为动态面板”。

    在这里插入图片描述

    右键选择转换为动态面板

    第二步:设置动态面板为100%宽度

    我们再次在导航背景上点击右键,这时候可以看到,弹出菜单上多了一些选项。因为这是动态面板,我们可以对它进行很多设置,这里我们选择100%宽度。

    在这里插入图片描述

    再次右键选择100%宽度

    我们按一下F5(或点击发布_预览),先来预览一下,看看实现效果了没,没有变化,说明还差一些步骤。

    在这里插入图片描述

    按F5预览效果,看不出变化

    (注:其实这一步已经实现动态面板的100%宽度了,预览时没变化,主要是因为现在的动态面板是无色透明状态,预览时当然看不出来。)

    第三步:设置动态面板填充颜色

    点击右侧栏样式里的填充,选择一种颜色,给动态面板填充颜色。

    在这里插入图片描述

    点击右侧栏样式里的填充


    在这里插入图片描述

    选择一种颜色

    第四步:删除矩形并设置动态面板大小

    我们双击动态面板,进入编辑状态,然后按Delete键删除矩形,再关闭编辑状态,回到页面画布。

    在这里插入图片描述

    删除矩形

    由于动态面板里没有元件,它自动缩小成10×10的小方块了,我们修改一下它的尺寸,宽度可任意,但高度一定是导航实际的大小。

    在这里插入图片描述

    动态面板无元件时缩小成10×10了

    在这里插入图片描述

    设置高度为100,宽任意

    结语

    好了,通过前面四步的设置,这下就可以实现动态面板100%宽度了。

    在这里插入图片描述

    完成效果图


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