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2012-09-27
连老师,您好!我有以下三个问题:
1.您说动态面板的真实估计系数应该介于pooled ols估计和FE估计之间,是所有的解释变量系数都要介于这两者之间吗?比如我有3个解释变量,但我要分析的问题只涉及到其中一个解释变量,那我是只要我关注的那个解释变量的系数介于这两者之间就可以,还是要所有3个解释变量的估计系数都在这两者之间才算模型设定合理呢?
2.Sargan和Hansen检验,1个拒绝原假设,1个接受原假设,我该如何解释呢?AR(2)存在序列相关,但Hansen检验没有拒绝原假设,我该如何解释呢?也就是在我们需要关注的几个检验,如AR(2)、Sargan及Hansen中,有的拒绝原假设,有的接受原假设,我该怎么办呢?
3.我为了进行对比分析,对模型分别进行了差分GMM估计和系统GMM估计,结果这两个估计的Sargan检验,差分GMM估计完全接受原假设,系统GMM完全拒绝原假设,我该选择差分GMM的估计结果吗?还是要结合上面第1个问题中提到的解释变量估计系数的合理区间进行选择?
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2012-9-27 22:04:37
我再附加一个问题啊
4.如何做面板模型的拟合图?如方程为Yi,t=Ai+b1*Yi-1,t+b2*Xi,t+b3*Zi,t+干扰项
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2012-9-27 22:55:42
1. FD-GMM 估计结果介于 OLS 和 FE 之间,只是针对 L.y 变量的系数而言的,不涉及其他变量。这可以看看 Roodman 2009 Stata Journal 中的分析。

2. 对于 Sargan 和 Hansen 检验,文献中还存在很大的争议。最近,在 Dang, V. A., M. Kim, Y. Shin, 2010, In search for a robust method for estimating dynamic panel data models of capital structure, SSRN working paper, http://ssrn.com/paper=1652824, 文中,他们模拟分析了 Sargan 统计量在不同情况下的表现,你可以看看文中的综述和结论。

3. 就我的经验而言,如果使用 xtabond2 命令,多数情况下,Sargan 检验都无法通过。因此,我建议如果一定要估计 sys-GMM,则最好使用 Stata 官方命令 xtdpdsys。另外,如果 L.y 变量的系数不是很大,比如小于 0.8,则使用 xtabond 仍然是最为稳妥的做法。

4. 这个问题我没考虑过,也不觉得是个重要的问题。
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2012-9-28 08:00:11
请问连老师,L.y的系数是个负值,为-0.0**,是不是不正常的结果呢?您说的L.y变量的系数小于0.8,用xtabond估计,也包括L.y变量的系数为负的情况吧?
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2012-9-28 11:50:03
连老师,我估计出的结果中AR(1)和AR(2)都是负值,是不是不正常啊?AR(1)和AR(2)的值在一个什么样的范围内才算合理呢?
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2012-9-28 21:03:57
连老师,我用xtdpdsys对数据进行估计,得到的结果为何与xtabond2对相同数据的估计结果很不同?该怎么选择估计方法呢?还有怎么得到xtabond和xtdpdsys估计的t值呢?因为它们给出的都为z值
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