求救！面板数据只有一个自变量不能通过T检验，怎么办啊？

chenxian1982

12703

收藏 2007-08-28

我的面板数据中，大多数都通过了单位根检验，只有一个自变量是经过一阶差分才达到平稳的。算过F检验，发现等截距模型比变截距好。
现在的问题是我做的结果什么我都很满意，可就是有一项（是因变量的滞后一期）怎么也过不了T检验，我想了好多办法了，也没有改进，删了这一项吧，其他的就出现多个不过T检验的了，而且拟合优度就要差不少了，唉，帮我看看吧，急的头发要白了！

<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 border=0>

<TR >
<TD vAlign=top width=135 colSpan=6>
Dependent Variable: RED0?<o:p></o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135 colSpan=6>
Method: GLS (Cross Section Weights)<o:p></o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135 colSpan=6>
Date: <st1:chsdate w:st="on" IsROCDate="False" IsLunarDate="False" Day="28" Month="8" Year="2007">08/28/07</st1:chsdate> Time: 12:41<o:p></o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135 colSpan=6>
Sample: 2002:2 2007:2<o:p></o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135 colSpan=6>
Included observations: 21<o:p></o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135 colSpan=6>
Number of cross-sections used: 132<o:p></o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135 colSpan=6>
Total panel (unbalanced) observations: 1058<o:p></o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
Variable<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
Coefficient<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
Std. Error<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
t-Statistic<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
Prob. <o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
C<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
-0.588500<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
0.096407<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
-6.104342<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
0.0000<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
GRO?<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
-0.009250<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
0.001568<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
-5.899743<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
0.0000<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
INCOME?<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
-4.889419<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
0.111611<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
-43.80762<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
0.0000<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
D(STOCK?)<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
0.915831<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
0.136858<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
6.691852<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
0.0000<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
GRO?(-1)<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
-0.007165<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
0.001930<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
-3.711880<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
0.0002<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
LOG(TIME?)<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
0.282532<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
0.030254<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
9.338664<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
0.0000<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
RED0?(-1)<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
0.018193<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
0.021622<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
0.841408<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
0.4003<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
Weighted Statistics<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
R-squared<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
0.950017<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80 colSpan=2>
 Mean dependent var<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
-0.921304<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
Adjusted R-squared<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
0.949731<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80 colSpan=2>
 S.D. dependent var<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
11.53322<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
S.E. of regression<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
2.585827<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80 colSpan=2>
 Sum squared resid<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
7027.512<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
F-statistic<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
3329.336<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80 colSpan=2>
 Durbin-Watson stat<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
1.848549<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
Prob(F-statistic)<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
0.000000<o:p></o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR>
<TR >
<TD vAlign=top width=135>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=72>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=80>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=65>
<o:p> </o:p></TD>
<TD vAlign=top width=4>
<o:p> </o:p></TD></TR></TABLE>

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全部回复

zhuhongfei

2007-8-28 15:18:00

这个结果挺好，不可能做到每一项都是显著的。一些好的论文里,也不是每一项都显著的。

但是有一个问题，被解释变量的滞后一期作为解释变量，显然和误差项中的个体效应是相关的，我们称之为Dynamic Panel 此时用GLS是不行的，建议用GMM

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Leokeeper

2007-8-28 15:22:00

对，可以看看动态面板数据的处理。

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chenxian1982

2007-8-28 17:51:00

感谢楼上二位这么快就给出了回复，

可是可是.....面板数据在EVIEWS里做GMM的时候我总出现这个：“No instrument list specified”，这又是咋回事呢？

救命.....问题越来越多了！

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chenxian1982

2007-8-28 17:54:00

还有，EVIEWS里面MAKE SYSTEM里的GMM估计有两种嘛，一个对截面，一个对时间序列的，我倒....俺这是面板数据怎么选呢？

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zhuhongfei

2007-8-28 19:52:00

没有用过eviews，不能给出有意义的建议，但是做GMM的时候肯定是要选工具变量的，对于第一个问题是你没有选工具变量，

在做Dynamic Panel的时候一般方程先一阶差分，这样可以除去误差项中的个体效应，楼主可以思考一下为什么。然后选工具变量，作GMM的时候工具变量的个数肯定大于parameter的个数。看一下overidentified test 的结果，看GMM是不是有意义。

建议楼主，对GMM 和Dynamic Panel理论稍微了解一下。

对于GMM 一般的英文书上都有，Dynamic panel可以参考Baltagi 的econometric analysis of panel data

还有一个急功近利的方法，去掉被解释变量的滞后一期，用Hausman test检定误差项中的个体效应是random型还是 fixed型，再决定用GLS 还是 Within

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chenxian1982

2007-8-28 21:51:00

很感谢这位大师给了这么多建议，我手头上真是没有很仔细说动态数据的书，都是一带而过的.......

急功近利的方法我也想过，呵呵，不过还是要对的起自己的好，所以只能是推倒重来了......

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zhuhongfei

2007-8-29 10:59:00

以下是引用chenxian1982在2007-8-28 21:51:00的发言：

很感谢这位大师给了这么多建议，我手头上真是没有很仔细说动态数据的书，都是一带而过的.......

急功近利的方法我也想过，呵呵，不过还是要对的起自己的好，所以只能是推倒重来了......

详细请看第2和第8章，可能会解决你的问题，还有去问你的导师，可能学起来会快点

下面两本是同一本书，Baltagi 的Econometric analysis of panel data一个扫描好一点

149442.pdf
大小:(14 MB)

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149448.pdf
大小:(6.59 MB)

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chenxian1982

2007-8-29 20:33:00

天.....真的太感谢楼上的这位大师了，昨晚找这本书找了半天也没有搞定，都气的灰头土脸的了！

谢谢谢谢！提前一年开始准备我的毕业论文，实在不想随便忽悠，呵呵！谢谢您，我马上就来好好看，谢谢！

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zhuhongfei

2007-8-29 20:40:00

楼主可得努力啊，这本书不太好读，我也是正在阅读中，和楼主一样我也只是一个学生而已。里面有些已经是这个分支比较前沿的知识了。

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chenxian1982

2007-8-29 23:15:00

是的，真说对了，我已经开始觉得读的痛苦了，呵呵，以前都太依赖计量软件了......

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zhuhongfei

2007-8-30 10:23:00

我认为，计量经济学不是跑跑软件就行的，即使是应用计量，也是在有一定理论基础上作的。

我导师他总结他自己学生时代学习的正确路径，集合---实数---勒贝格积分---

测度论---确率论---数理统计---计量经济学。不过他也给我们下了定义，现在从头学，已经没前途了，只有插队进去了。

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xiaojiangyanjun

2007-8-30 13:12:00

对不起啊，问个问题，选定面板数据后，首先要做的是选择用哪些类型的模型，如混合模型，个体随机模型，个体时刻固定，及变系数模型。请问，该用什么检验来进行模型之间的选择呢，最好能详细一些，如所用的公式，这好象不能直接机上操作。谢谢啊

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clyjohn

2007-10-22 08:31:00

真是要说谢谢的！

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水兰色

2007-11-13 12:14:00

我也学到了很多东西，谢谢大家了！

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水兰色

2007-11-13 12:34:00

想问问zhuhongfei ,是用哪种软件来实现操作的？

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yangpotato

2007-12-3 15:55:00

我现在也遇到这样的问题，感谢各位的高见。

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hxlmervyn

2010-12-8 10:18:42

没有搞错吧
P值几乎全是0？

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jbinkangbazi

2012-1-9 10:15:22

真详细，共同学习

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jbinkangbazi

2012-1-9 10:15:29

真详细，共同学习

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小瓶九阳丹

2016-5-10 11:43:39

zhuhongfei 发表于 2007-8-29 10:59
以下是引用chenxian1982在2007-8-28 21:51:00的发言：
很感谢这位大师给了这么多建议，我手头上真是没有很 ...

多谢分享！

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