STATA面板数据模型操作命令讲解.docx

1、STATA面板数据模型操作命令讲解（四）异方差和自相关检验1、异方差检验 （组间异方差）本节主要针对的是固定效应模型进行处理（1）检验原假设：同方差 需要检验模型中是否存在组间异方差,需要使用xttest3命令。qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe xttest3显然，原假设被拒绝。此时，需要进一步以获得参数的GLS估计量，命令为xtgls：xtgls sq cpi unem g se5 ln,panels(heteroskedastic)其中，组间异方差通过panels（）选项来设定。上述结果是采用两步获得，即，先采用OLS估计不考虑异方差的模型，进而利用其残差

2、计算。，并最终得到FGLS估计量。2、序列相关检验对于T较大的面板而言，往往无法完全反映时序相关性，此时便可能存在序列相关，在多数情况下被设定为AR(1)过程。原假设：序列不存在相关性。（1）FE模型的序列相关检验对于固定效应模型，可以采用Wooldridge检验法，命令为xtserial:xtserial sq cpi unem g se5 ln可以发现，这里的P=0.0000，我们可以在1%的显著性水平下爱拒绝不存在序列相关的原假设。考虑到样本，该检验的最后一步是用对进行OLS回归，因此，输入以下命令得到。检验该值是否显著异于-0.5，因为在原假设下（不相关），可见本例中不相等，拒绝原假设

3、，说明存在序列相关。mat list e(b)（2）RE模型的序列相关检验对于RE模型，可以采用xttest1命令来执行检验：qui xtreg sq cpi unem g se5 ln dumt*,rexttest1这里汇报了4个统计量，分别用于检验RE模型中随机效应（单尾和双尾）、序列相关以及二者的联合显著性，检验结果表明存在随机效应和序列相关，而且对随机效应和序列相关的联合检验也非常显著。（3）稳健型估计上述结果表明，无论是FE还是RE模型，干扰项中都存在显著的序列相关。为此，我们进一步采用xtregar命令来估计模型，首先考虑固定效应模型：xtregar sq cpi unem g s

4、e5 ln dumt*,fe lbi3、“异方差序列相关”稳健型标准误 虽然上述估计方法在估计方差-协方差矩阵时考虑了异方差和序列相关的影响，但都未将两者联立在一起考虑，要获得“异方差-序列相关”稳健型标准误，只需在xtreg命令中附加vce(robust)或者vce(cluster)选项即可。例如，对于FE模型，我们可以执行如下命令：xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe vce(robust)与之前未经处理的估计结果相比，附加命令vce(robust)选项时的结果，虽然系数的估计值未发生变化，但此时得到的标准误明显增大了，致使得到的估计结果更加保守。对于面板数据模型而言

5、，STATA在计算所谓的“robust”标准误时，是以个体为单位调整标准误的。因此，我们得到的“robust”标准误其实是同时调整了异方差和序列相关后的标准误。换言之，上述结果与设定vce(cluster)选项的结果完全相同。4、截面相关检验 原假设：截面之间不存在着相关性（1）FE模型检验对于FE模型，可以利用xttest2命令来检验截面相关性：qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,fexttest2(该命令主要针对的是大T小N类型的面板数据，在本例中无法使用，故图标略去。)（2）RE模型检验对于RE模型，可以利用xtcsd命令来检验截面相关性：qui xtreg s

6、q cpi unem g se5 ln,re xtcsd,pesaran (下面命令是另一个检验指标) xtcsd,frees可以看出，两种不同的检验方法均显示面板数据存在着截面相关性。5、“异方差序列相关截面相关”稳健型标准误（1）FE模型估计对于FE模型，在确认上述存在着截面相关的情况下，我们可以采用Hoechle(2007)编写的xtscc命令获取Driscoll and Kraay(1998)提出的“异方差序列相关截面相关”稳健型标准误：xtscc sq cpi unem g se5 ln,fe 这里，xtscc命令会自动选择的滞后阶数为2，系数估计值和Within-R2与xtreg,

7、fe的结果完全相同，但标准误存在着较大差异。可见，在本例中，截面相关对统计推断有较大的影响。若读者有跟高的方法来确定自相关的滞后阶数，则可以通过lag( )选项设定。当然，在多数情况下，这很难做到。不过我们可以通过附加lag(0)来估计仅考虑异方差和截面相关的稳健型标准误，命令如下：xtscc sq cpi unem g se5 ln,fe lag(0)（2）RE模型估计(略，待补充)二、动态面板数据的STATA处理命令（一）差分GMMxtabond lnwi cd lngdp land doc fir lnroad lnpop finaxtabond lnwi cd lngdp land d

8、oc fir lnroad lnpop fina,lag(2) twostep（二）系统GMMxtdpdsys lnwi cd lngdp land doc fir lnroad lnpop finaxtdpdsys lnwi cd lngdp land doc fir lnroad lnpop fina, twostep（三）内生性检验estat sargan（四）序列相关检验estat abond三、门槛（门限回归）面板模型的STATA处理命令xtthres y, thres(q) dthres(x) bs1(30) bs2(30) bs3(20)各个门槛的置信区间图：xttr_graph

9、 第一轮搜索第一个门槛xttr_graph,m(22) 第二轮搜索第二个门槛xttr_graph,m(21) 第二轮搜索第一个门槛xttr_graph,m(3)呈现估计结果：local q1=e(rhat21) 取出门槛值local q2=e(rhat22)gen d1=(q=q1) 生成虚拟变量gen d2=(qq2)gen xd1=x*d1gen xd2=x*d2xtreg y x xd1 xd2,fe 常规标准误est store fextreg y x xd1 xd2,fe robust 稳健型估计est store fe_ robustlocal m”fe fe_ robust”es

10、ttab m,mtitle(m) nogap s(r2 r2_w N F)/star(*0.1 *0.05 *0.01)1.检验：是否存在门槛效应混合面板：reg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,vce(cluster sf)固定效应、随机效应模型xtreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,feest store fextreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,reest store rehausman fe两步系统GMM模型xtdpdsys rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags

11、(1) maxldep(2) twostep artests(2)注：rlt为被解释变量，“plf1 nai efd op ew ig”为解释变量和控制变量；maxldep(2)表示使用被解释变量的两个滞后值为工具变量；pre（）表示以某一个变量为前定解释变量；endogenous（）表示以某一个变量为内生解释变量。自相关检验：estat abond萨甘检验：estat sargan差分GMM模型Xtabond rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags(1) twostep artests(2)内生：该解释变量的取值是（一定程度上）由模型决定的。内生变量将违背解释变量与误差项不相关的经典假设，因而内生性问题是计量模型的大敌，可能造成系数估计值的非一致性和偏误；外生：该解释变量的取值是（完全）由模型以外的因素决定的。外生解释变量与误差项完全无关，不论是当期，还是滞后期。前定：该解释变量的取值与当期误差项无关，但可能与滞后期误差项相关。