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本帖最后由 wurui200011 于
15:53 编辑
我的数据是段面板的多个体数据，n远大于t，非平衡面板。一开始用固定效应模型聚类稳健标准差，通过hausman检验，固定效应优于随机效应，但是有异方差，所以使用xtscc和xtgls分别估计。结果发现有些重要的解释变量的系数在固定效应和xtscc是正的，在xtgls是负的。我现在不知道该采用哪种方法了，望大神赐教！！！
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总评分:&经验 + 20&
还有，我xtscc也是用的固定效应fe
n远大于t，xtgls不适用
themlbb 发表于
n远大于t，xtgls不适用可是我看stata手册上说，n远大于t的时候xtscc也要慎重，这样的话是不是也只能用xtscc了？
wurui200011 发表于
可是我看stata手册上说，n远大于t的时候xtscc也要慎重，这样的话是不是也只能用xtscc了？个人理解是，因为基于大t渐进，所以t不能太小
themlbb 发表于
个人理解是，因为基于大t渐进，所以t不能太小那我的数据就是4年的，该怎么办？
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看到文献中，hauseman检验完了用可行广义最小二乘法计量，应该是xtgls吧，那这和固定效应一样么，欢迎大家讨论
载入中......
给一个实例相互学习： . xtgls lny lnK lnH lnh
Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squaresPanels: homoskedasticCorrelation: no autocorrelation Estimated covariances = 1 Number of obs = 580Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 29Estimated coefficients = 4 Time periods = 20 Wald chi2(3) = 41817.64Log likelihood = 297.2711 Prob & chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ lny | Coef. Std. Err. z P&|z| [95% Conf. Interval]-------------+---------------------------------------------------------------- lnK | . 0.000 .58975 lnH | . 0.000 .14921 lnh | . 0.000 .4321 _cons | -.3 0.000 -1.026403 -.5806678------------------------------------------------------------------------------
再给一个实例： . xtgls lny lnK lnH lnh lnneng1 lnceng1 r3 ,iglsIteration 1: tolerance = 0 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squaresPanels: homoskedasticCorrelation: no autocorrelation Estimated covariances = 1 Number of obs = 580Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 29Estimated coefficients = 7 Time periods = 20 Wald chi2(6) = 43245.79Log likelihood = 306.8788 Prob & chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ lny | Coef. Std. Err. z P&|z| [95% Conf. Interval]-------------+---------------------------------------------------------------- lnK | . 0.000 .45531 lnH | . 0.000 .45491 lnh | . 0.012 .75314 lnneng1 | . 0.002 .2456 lnceng1 | -.3 0.001 -.3335839 -.0829807 r3 | -.7 0.000 -.0987566 -.0299443 _cons | -.4 0.000 -.897652 -.370966------------------------------------------------------------------------------ [此贴子已经被作者于 16:17:10编辑过]
楼上显示的Panels:homoskedastic，这样的话是不是需要调整异方差，即:xtgls lny lnk lnH lnh , panels(h)
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本帖最后由 wanghaidong918 于
03:33 编辑
看到有同学讨论xtscc时说到xtscc相对于xtgls能够更好的解决面板数据的异方差和时序自相关，并提到
“事实上，无论是 xtgls, 还是 xtpcse 命令都没有考虑个体效果，他们对截面异质性的处理都是通过 OLS 估计得到的残差进行了，也就是采用OLS估计的残差估得稳健型方差-协方差矩阵。更为重要的是，这两个命令事实上更适合大T小N型面板数据，对于分析上市公司的同志而言，并不适用。”
后来查看了一下stata的手册，其中对xtscc这样描述“xtscc produces Driscoll and Kraay (1998) standard errors for coefficients
& & estimated by pooled OLS/WLS or fixed-effects (within) regression. depvar
& & is the dependent variable and varlist is an (optional) list of
& & explanatory variables.
& & The error structure is assumed to be heteroskedastic, autocorrelated up
& & to some lag, and possibly correlated between the groups (panels). These
& & standard errors are robust to very general forms of cross-sectional
& & (&spatial&) and temporal dependence when the time dimension becomes
& & large. However, because this nonparametric technique of estimating
& & standard errors does not place any restrictions on the limiting behavior
& & of the number of panels, the size of the cross-sectional dimension in
& & finite samples does not constitute a constraint on feasibility - even if
& & the number of panels is much larger than T.&&Nevertheless, because the
& & estimator is based on an asymptotic theory one should be somewhat
& & cautious with applying this estimator to panel datasets with a large
& & number of groups that have only a short number of observations.
也就是说，由于基于依概率渐进理论，在N远大于T的时候，使用xtscc必须谨慎。
不知我的理解对否，与大家讨论。
载入中......
是的，其实在大T小N时，不是panel data了，而是TSCS data，这时不能使用xtgls命令
一份耕耘，一份收获。
不知道连老师有什么看法
可以考虑在xtgls 或 xtpcse回归中加入dummy 变量，以表征个体效应
系数估计和使用xtreg fe基本相同，只是标准差有差异
Nevertheless, because the estimator is based on an asymptotic theory one should be somewhat cautious with applying this estimator to panels which contain a large cross-section but only a very short time dimension.
The xtscc program is suitable for use with both, balanced and unbalanced panels, respectively. Furthermore, it is capable to handle missing values.
是不是这样啊
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本帖最后由 wanghaidong918 于
07:32 编辑
&p&偶用的数据是上市公司的数据，从年总共有4年，每一年的样本数是不同的。因为有些样本的企业是05才上市。用的是stata 10.0&/p&&p&&&/p&&p&xttest 3 检验是有异方差&/p&&p&混合、随机、固定效应的检验是随机和固定&/p&&p&hausman检验的结果是& Prob&chi2 =&&&&& 0.0216&&& &/p&&p&用固定效应&/p&&p&请问，我这样应该怎么处理呢？我看到论坛上有很多方法，但我不知道用什么好&/p&&p&1，xtgls &/p&&p&&&& tab id, gen(dumid)drop dumid1&/p&&p&&&& xtgls y x dumid*, p(h)&/p&&p&结果是显著的。效果也很满意。但是，我是在含一个交叉项的情况下做的，也就是在 a+b+a*b 时，效果和方向是如我所愿，但是，如果少了a*b，那么，一个主要解释变量a 符号就相反方向了&/p&&p&&2，xtscc& y x& ,pooled&/p&&p&&&&&& xtscc y& x，fe &/p&&p&这两个我都试过了，也是加上交叉项和减去交叉项之后，解释变量的符号就变了。&/p&&p&3，xtreg y x ，fe vec（robust）&/p&&p&结果完全不显著&/p&&p&我不是一定要得出显著的结果，但请问大家，我到底应该用那个估计方法呢？&/p&&p&这些命令有什么不一样的呢？&/p&&p&用什么才能够检验，哪一种合适我的模型呢？&/p&&p&谢谢各位!&br/&&/p&&p&[em04]&/p&
[此贴子已经被作者于 20:34:50编辑过]
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另外 xttest2 的结果是. xttest2Error: too few common observations across panel.no observations& 但我想我是做公司金融的，自相关应该关系不大吧&[em04][em04] [此贴子已经被作者于 20:49:52编辑过]
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为啥没人回答我呢？
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楼主的问题解决没？我也有这样的问题，大侠们帮帮忙啊
已经解决了
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xtscc命令本身可以直接对非平衡面板数据处理！
你看这个文献里面stata journal 2007, vol7-3, pp.281-312 （连老师推荐的）
请问是如何对非平衡面板数据的异方差处理？最好还能说明一下对非平衡面板数据的各项检验
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