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2013-03-10
连老师,您好!
听了您follow Flannery(2006)的视频,我有如下疑问:
Flannery建立的模型是一个典型的动态面板模型(MDRit=MDRit-1+controls+eit),但是为什么他在Table2 column(2)中采用的是纯粹的FE模型来报告实证分析结果?我这里“纯粹的FE模型”的意思是说,他在Table2 column(2) 的FE模型既没有采用IV估计也没有进行稳健性的估计。老师在用中国的数据Follow这一栏(Table2 column(2))的时候也是用的“纯粹的FE模型”。尽管他在Table2 column(5)中对滞后一期的MDR采用了IV估计。

简言之,在“纯粹的FE模型之下”,Flannery所报告的Table2 column(2)是否忽视了MDRit-1与eit的内生性问题? Table2 column(2)的结果还有意义吗?

谢谢老师!
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2013-3-10 14:43:10
连老师好,不好意思,我又重新看了看Flannery对Table2的实证分析结果解释,我发现他在文中说到,他检验了column(2)和column(4)的AR(1),他说不存在一阶序列自相关。原文摘取如下:We also
estimate this specification with a correction for first-order serial correlation within each panel
(not reported). The estimated AR(1) coefficient is sufficiently small (-0.03) that we proceed under
the assumption that serial correlation is not a significant effect in our study.
以上这段文字可能能够解决我提出的上述疑问,但是我想问老师一个可能听起来比较“钻牛角尖”的问题,在MDRit=MDRit-1+controls+eit这个模型中怎么可能不存在一阶序列自相关呢?
由于我自身并非学公司金融这方面的学生,所以如果在理论有证明的话,那我提出上述问题就源于自己的知识结构问题。但如果是一个技术层面的问题,还希望老师解答下。
谢谢老师!
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2013-3-11 10:55:18
他所谓的 AR(1) 是指的原始模型中的干扰项 e_it 不存在一阶序列相关,这是是使用 GMM 的前提条件,但不足以说明模型中不存在内生性问题。作者在文中,包括附录中也说明了为何不采用动态面板估计方法,如 xtabond。但我认为这些论据并不充分。
当然,换个角度来看,对于文中设定的这个典型的动态面板模型而言,FE 和 OLS 都有偏,但到偏误程度有多高则不得而知。但理论上可以肯定的是,FE 估计出的 adjustment speed 是偏高的,这也是这篇论文中报告的调整速度高于前期文献的一个主要原因。

有意思的是,这位作者后续的几篇文章都用了 FD-GMM 或 SYS-GMM 估计方法,而不再用 FE 或 OLS:

Oztekin, O., M. J. Flannery, 2012, Institutional determinants of capital structure adjustment speeds, Journal of Financial Economics, 103 (2012), pp. 88-112.

Flannery, M., K. Hankins, 2012, Estimating dynamic panel models in corporate finance, Journal  of Corporate Finance, forthcoming.

Faulkender, M., M. Flannery, K. Hankins, J. Smith, 2010, Cash flows and leverage adjustments, Working Paper, University of Maryland
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2013-3-11 11:46:25
嗯,清楚了,不存在一阶序列相关并不是不存在内生性问题的充分条件,但却是使用GMM估计的必要条件。

The regression result  is too strong to depend on you.....
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