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2008-06-09
我要replicate一篇文章,要用到动态面板数据GMM分析(GMM level/orthogonal deviation/system)。我刚知道Stata里有xtabond2命令。
我试了好几次,还是没办法得到一样的结果。
那个model是: y_t = y_(t-1) + y_(t+1)+ x_t + others
具体一点是 Consumption_t = Consumption_t-1 + Consumption_t+1 +price_t +others
作者提到y_(t-1) 和y_(t+1) 要用IV, 分别是 x_(t-1) 和x_(t+1) .但又提到,他们会像Arellano and Bond,运用所有可用的IV.我的理解是,
对每一期,他们会用所有lags of x. 但不明白对x_(t+1)应该怎么调整。
第一步的GMM-level,我就没办法得到一样的degree of freedom (Sargan test, Hausman test). 
所以第一个问题是,我可否从degree of freedom里知道他们用了什么IV.
数据总共有48800 (6100个组,8个时期)。外生变量(others)有22个。他们的degree of freedom for Sargan test/Hausman test分别是13和6。
所以想请教大家,这里我应该如何使用xtabond2。
基于自己的理解,我用的是(肯定有问题):xtabond2 y  l.y  f.y  x others, gmm (l.x f.x eq(level)) iv(x others)
我想在这边求助,是因为我在replicate文章时碰到过很多这样的问题。以前和那些作者联系,讨论为什么我得不到同样的结果,比如芝加哥大学和ohio state等的教授。
花了很多精力后,他们最后才回信说自己原先的数据可能有问题,或是编程时出错。所以这次我想确认自己的方法正确后,再和他们讨论。
真诚地希望能在这边和大家一起讨论STATA. 谢谢。

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2012-3-10 00:23:44
问题高深
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2012-4-15 01:18:11
看xtabond2命令和一些我看过的论文的话,gmm()括号里面用来放内生性解释变量,包括被解释变量的之后一期,这个是一定要的,因为gmm本来就是要使用自身滞后一期来解决内生性问题的。iv()里面用来放外生性解释变量。不过最主要的一个问题是,如何来判定内生还是外生的问题,当然,这个也要看自己选择的变量而定……
楼主觉得如何呢,因为我最近也是在做gmm的东西,欢迎探讨。
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2012-5-23 09:02:14
不懂啊
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2013-6-22 17:12:57
很高端啊
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