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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。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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    教程列表:

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    3混合面板数据模型-Stata软件操作教程

    1数据输入-面板数据模型Stata软件操作教程

    8面板单位根LLC、IPS检验1-Stata软件操作教程

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  • R语言分析面板数据:简单案例

    千次阅读 2020-12-23 02:35:00
    R语言分析面板数据:简单案例标签:#R语言##面板数据#时间:2017/05/03 16:12:03作者:慕清雪1.面板数据定义面板数据,即Panel Data,也叫“平行数据”,是指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同时选取样本观测...

    R语言分析面板数据:简单案例

    标签:#R语言##面板数据#

    时间:2017/05/03 16:12:03

    作者:慕清雪

    1.面板数据定义

    面板数据,即Panel Data,也叫“平行数据”,是指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。或者说他是一个m*n的数据矩阵,记载的是n个时间节点上,m个对象的某一数据指标。(from 百度百科)

    2.R语言中进行面板数据分析的包:plm

    3.一个关于工资水平的案例

    data set:美国595名个体从1976年到1982年的数据,共有4165个观测值(4165/595=7;相当于每个个体有7条记录)这七个观测值按顺序对应于1976到1982年的观测。数据来源:plm包里的Wages数据。

    数据一览:

    ![](http://www.datalearner.com/resources/blog_images/6b3340f3-a055-4503-a74b-8cb2f9a9503d.png)

    code:

    ```r

    install.packages("plm")

    library(plm)

    data("Wages",package="plm")

    rd=plm(lwage~married+exp+I(exp^2)+bluecol+union+sex+black+ed,data=Wages,model="random",index=595)

    summary(rd)

    ```

    结果一览:

    ![](http://www.datalearner.com/resources/blog_images/b516dd57-50cb-4975-a886-74e109573139.png)

    上述回归没有添加工具变量,下面添加工具变量:sex,black,bluecol,south,smsa,ind

    plm方法里添加工具变量的方法是使用"|","|"后的变量为工具变量

    ```r

    library(plm)

    data("Wages",package="plm")

    ht=plm(lwage~married+exp+I(exp^2)+bluecol+union+sex+black+ed | sex+black+bluecol+south+smsa+ind,data=Wages,index=595)

    summary(ht)

    ```

    结果一览:

    ![](http://www.datalearner.com/resources/blog_images/7441d7bb-5b84-4d72-bfcc-98f51c1527f6.png)

    T.V.exo:外生变量(工具变量)

    T.V.endo:内生变量

    T.I.exo:不随时间变化的外生变量

    T.I.endo:不随时间变化的内生变量

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  • 作者:李琼琼 (山东大学) ...   ... 3.1 动态面板模型案例 3.2 FD-GMM 的实现 3.3 SYS-GMM 的实现 3.4 模型估计结果比较 4. 解释变量中含有内生变量 5. 干扰项序列相关检验无法通过 6
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