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论坛 计量经济学与统计论坛 五区 计量经济学与统计软件 EViews专版
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2008-03-04
各位前辈:
小弟做了一个面板数据差分GMM,用EVIEWS5.1做的,上面没有Sargan检验,只有J统计量,请问怎样知道是否通过过度识别检验?第二,上面也没有序列相关的检验,这是否重要?该怎么做?谢谢!另外,序列相关检验怎么做?是先产生一个残差项,再用view下的correlogram吗?然后再选择level?大家帮我参谋一下啊!
下面是我做的一个结果,请各位前辈不吝赐教!小弟再拜!
Dependent Variable: WATER
Method: Panel Generalized Method of Moments
Transformation: First Differences
Date: 03/03/08   Time: 22:27
Sample (adjusted): 1994 2005
Cross-sections included: 29
Total panel (balanced) observations: 348
White period instrument weighting matrix
White period standard errors & covariance (d.f. corrected)
Instrument list: @DYN(WATER,-2) @LEV(FDISTK(-2))
        @LEV(CONSUM(-2)) @LEV(CHYJG(-2)) @LEV(OWN(-2))
        @LEV(RKMD) @LEV(TECH(-2))
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  
WATER(-1)

0.916048

0.091356

10.02727

0

FDISTK

0.005361

0.008721

0.614689

0.5392

CONSUM

0.21498

0.073745

2.91517

0.0038

CHYJG

-0.16836

0.124623

-1.35092

0.1776

OWN

0.163465

0.047264

3.458522

0.0006

RKMD

-0.27417

0.167715

-1.63472

0.103

TECH

-0.0786

0.027848

-2.82256

0.005

Effects Specification
Cross-section fixed (first differences)
Mean dependent var

-0.00174

    S.D. dependent var

0.125241

S.E. of regression

0.157595

    Sum squared resid

8.469139

J-statistic

25.59777

    Instrument rank

30




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2008-3-4 10:24:00
谢谢各位赐教啊
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2008-3-4 10:25:00

谢谢各位

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2008-3-4 18:00:00

请求赐教!

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2008-3-4 23:09:00
高手请指教
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2008-8-21 08:53:00

Eviews手册里讲了Sargan检验的方法:

Note in particular the results labeled “J-statistic” and “Instrument rank”. Since the reported J-statistic is simply the Sargan statistic (value of the GMM objective function at estimated parameters), and the instrument rank of 38 is greater than the number of estimated coefficients (13), we may use it to construct the Sargan test of over-identifying restrictions. It is worth noting here that the J-statistic reported by a panel equation differs from that reported by an ordinary equation by a factor equal to the number of observations. Under the null
hypothesis that the over-identifying restrictions are valid, the Sargan statistic is distributed
as chi(p-k), where k is the number of estimated coefficients and p is the instrument rank. The p-value of 0.22 in this example may be computed using “scalar pval =@chisq(30.11247, 25)”.

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