1# 晓溪
不会就用findit命令搜
你的问题解决是 estat vif

我这么做，怎么显示错误呢？

回归后，vif 即可

   以下内容是我在做三重面板门限模型中得出的经验，至于理论上正确与否，暂时无从可知。仅提供给大家参考，因为这个问题，我看很多人在问，恰好我得到这一看法，贡献给大家。欢迎大家批评指正。
   大家都有一个疑惑是不是estat vif只能用在非面板数据，的确在xtreg回归后是不能够使用该命令。那么我就疑惑是不是把面板数据按照一般回归命令后进行测试会不会有所偏误？我估计大家都有这个疑问。于是我就有意采用事后验证的方法去一探究竟。
    1、事先知道该面板数据存在，结果证据如下：
    xtreg n r  v  c1 c2 c3 c4 ,fe vce(cluster cn)
note: c2 omitted because of collinearity
note: c3 omitted because of collinearity
note: c4 omitted because of collinearity

Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       731
Group variable: cn                              Number of groups   =        43

R-sq:  within  = 0.1419                         Obs per group: min =        17
between = 0.0002                                        avg =      17.0
overall = 0.0058                                        max =        17

F(3,42)            =      4.86
corr(u_i, Xb)  = -0.4375                        Prob > F           =    0.0054

(Std. Err. adjusted for 43 clusters in cn)

Robust
n       Coef.   Std. Err.      t    P>t     [95% Conf. Interval]

r   -5.142679   2.585115    -1.99   0.053    -10.35965    .0742936
v   -1.758395   .6018545    -2.92   0.006    -2.972987   -.5438034
c1    .7111485   .3103662     2.29   0.027     .0848041    1.337493
c2   (omitted)
c3   (omitted)
c4   (omitted)
_cons    33.09937     13.232     2.50   0.016     6.396109    59.80264

sigma_u   7.3228039
sigma_e    3.387647
rho   .82371396   (fraction of variance due to u_i)
回归很明显，存在三个多重共性。
2、按照一般回归得出vif：
qui reg nex reer vat  citd1 citd2 citd3 citd4

. estat vif

    Variable |       VIF       1/VIF  
-------------+----------------------
         v |      1.07    0.934221
       c1 |      1.05    0.955115
        r |      1.03    0.975260
-------------+----------------------
    Mean VIF |      1.05

结果很明显，v、c1与r三个不存在多重共线性，而c2、c3与c4由于多重共线而被舍去。与上面事实吻合。
3、稳健性分析：通过以上两个结果的相互验证，本文结论estat vif可以用于面板数据是稳健可靠地。
希望这点实战经验，能对大家有用。
关于面板数据多重共线性检验的实战经验 - Stata专版 - 人大经济论坛
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3302287&extra=

  Variable |       VIF       1/VIF  
-------------+----------------------
           x |      1.10    0.905802
    turnover |      1.27    0.786061
        size |      1.40    0.716019
         roe |     27.04    0.036985
          mb |     26.91    0.037167
         lev |      1.52    0.657849
     central |      1.13    0.882206
        year |
       2012  |      1.52    0.658636
       2013  |      1.59    0.629325
       2014  |      2.13    0.469592
-------------+----------------------
    Mean VIF |      6.56

. 这样怎么看共线性，前后两两看嘛