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2011-09-25

连老师,您好。

我对广义最小二乘估计(GLS)和可行广义最小二乘估计(FGLS)不明白其适用条件,如适用于TN 或者NT,或者对NT大小并无规定呢?

Stata中的xtgls命令,一般要求是TN结果才准确,特别是附加选项

panels(correlated) 时,帮助文件提到:

specifies heteroskedastic error structure with cross-sectional correlation.  If p(c) is specified, you must also specify a time variable (use xtset).  The results will be based on a generalized inverse of a singular matrix unless T>=m (the number of periods is greater than or equal to the number of panels).

也就是说这个命令更常用是在TN时,这样才能保证运算中矩阵非奇异。

所以我有以上2个具体问题:

1、如果要求是TN,在Stata中估计一般面板数据模型的xtreg命令,在估计随机效应(RE)时,其也是利用GLS进行估计的,为什么这时不要求TN呢?

2、我看WoodridgeEconometric Analysis of Cross Section and Panel Data

Page 281/770   10.4.3  A general FGLS Analysis

这部分内容提到了:

In fact,with large N asymptotics,the general FGLS estimator is just as efficient as the random effects estimator under assumptions RE1-RE3.

If N is not several times larger than T,an unrestricted FGLS analysis can be have poor finite sample properties because  has T(T+1)/2 estimated elements.

从上面两段话可以看出,应该是说NT时,使用FGLS方法更好。

所以我很疑惑,不知道哪里理解错误。

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2011-9-26 08:41:47
这个通过对比 B7_panel.do 中对上述两个模型的设定可以看出来。
对于 RE,
      y[it] = x[it] + a[i] + u[it]
其中,假设有两个干扰项:a[i] 和 u[it],二者的区别在于,前者不随时间变化,后者随时间变化,虽然二者都是服从正态分布。估计时,首先估计 Var(a[i]+u[it]) = Sigma,进而采用 GLS 估计模型中的参数 b。

对于 xtgls,模型设定为:
      y[it] = x[it] + u[it]
这里主要通过设定 Var(u[it]) 的结构来刻画截面相关性和异质性,进而通过 GLS 估计参数。
当模型设定中考虑了截面相关性时,就要求 T>N 。

从原理上来看,虽然 xtreg, re 和 xtgls 都是采用 GLS/FGLS 进行估计,但二者的模型设定方式是不同的。
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2011-9-26 11:11:04
按连老师的意思,你看我可以这样理解吗?
本来GLS或者FGLS方法本身并没有要求T和N大小问题,而只是运用到具体环境中才有
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2011-9-27 08:50:56
可以这么理解。
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