全部版块 我的主页
论坛 计量经济学与统计论坛 五区 计量经济学与统计软件 Stata专版
3224 1
2011-04-28
悬赏 15 个论坛币 已解决
跟着别人教的检验异方差性的步骤做出来的
不懂程序哇
xtgls lnc lncyjg lnnyqd lnnyjg, panel(heteroskedastic) igls
Iteration 1: tolerance = .01581804
Iteration 2: tolerance = .01178879
Iteration 3: tolerance = .00786204
Iteration 4: tolerance = .00755356
Iteration 5: tolerance = .00757862
Iteration 6: tolerance = .00742984
Iteration 7: tolerance = .00878119
Iteration 8: tolerance = .0085893
Iteration 9: tolerance = .00714584
Iteration 10: tolerance = .00491389
Iteration 11: tolerance = .00284052
Iteration 12: tolerance = .00154705
Iteration 13: tolerance = .00083718
Iteration 14: tolerance = .00045234
Iteration 15: tolerance = .00024345
Iteration 16: tolerance = .00013044
Iteration 17: tolerance = .00006964
Iteration 18: tolerance = .00003708
Iteration 19: tolerance = .00001972
Iteration 20: tolerance = .00001048
Iteration 21: tolerance = 5.568e-06
Iteration 22: tolerance = 2.959e-06
Iteration 23: tolerance = 1.573e-06
Iteration 24: tolerance = 8.363e-07
Iteration 25: tolerance = 4.448e-07
Iteration 26: tolerance = 2.366e-07
Iteration 27: tolerance = 1.259e-07
Iteration 28: tolerance = 6.703e-08
Cross-sectional time-series FGLS regression
Coefficients:  generalized least squares
Panels:        heteroskedastic
Correlation:   no autocorrelation
Estimated covariances      =        28          Number of obs      =       364
Estimated autocorrelations =         0          Number of groups   =        28
Estimated coefficients     =         4          Time periods       =        13
                                                Wald chi2(3)       =  94950.33
Log likelihood             =  292.3762          Prob > chi2        =    0.0000
------------------------------------------------------------------------------
         lnc |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      lncyjg |   .0442005   .0058945     7.50   0.000     .0326475    .0557536
      lnnyqd |   .9746002   .0040893   238.33   0.000     .9665853    .9826152
      lnnyjg |   .6989617   .0068999   101.30   0.000     .6854381    .7124852
       _cons |   1.100894   .0226045    48.70   0.000      1.05659    1.145198
------------------------------------------------------------------------------
. estimates store igls
. xtgls lnc lncyjg lnnyqd lnnyjg
Cross-sectional time-series FGLS regression
Coefficients:  generalized least squares
Panels:        homoskedastic
Correlation:   no autocorrelation
Estimated covariances      =         1          Number of obs      =       364
Estimated autocorrelations =         0          Number of groups   =        28
Estimated coefficients     =         4          Time periods       =        13
                                                Wald chi2(3)       =  13366.27
Log likelihood             =  58.77705          Prob > chi2        =    0.0000
------------------------------------------------------------------------------
         lnc |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      lncyjg |   .0892351   .0141136     6.32   0.000      .061573    .1168973
      lnnyqd |   1.026689   .0099941   102.73   0.000     1.007101    1.046277
      lnnyjg |   .5551315   .0178899    31.03   0.000     .5200679    .5901952
       _cons |   1.080897   .0618448    17.48   0.000     .9596838    1.202111
------------------------------------------------------------------------------
. local df=e(N_g)-1
. lrtest igls . , df(`df')
Likelihood-ratio test                                  LR chi2(27) =    467.20
(Assumption: . nested in igls)                         Prob > chi2 =    0.0000

最佳答案

crystal8832 查看完整内容

使用广义最小二乘估计面板,第一个命令use heteroskedastic but uncorrelated error structure
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2011-4-28 17:23:43
使用广义最小二乘估计面板,第一个命令use heteroskedastic but uncorrelated error structure
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群