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2009-07-11
请教连老师几个问题:
   我的模型是一个面板数据,做价格传导的,初始模型是P_it=a0+a1*demand+a2*money+a3*exr+a4*import price
我用的是各省的月度数据,数据做了X12调整,我感觉应该加入P的一期滞后项,所以想用GMM模型,同时,需求DEMAND和MONEY货币发行量对P的影响应该也有时滞性,所以也想加入他们的滞后项,暂定为滞后两期,汇率exr和进口商品价格import price就定为外生的。我有以下几个问题
  (1)demand 和 money 是先决变量吗?我感觉是,不晓得判断的对不对;
(2)但是无论我怎么调整模型,用XTABOND2命令,SARGAN检验都无法通过,不知道后续该怎么办。我调整了内生变量,比如只把P的滞后项作为内生,或者把P DEMAND MONEY都内生,还有调整工具变量的滞后期数,都过不了SARGAN检验。不知道,这种结果是不是表示P的滞后项不用放到方程中;
(3)我的原始数据是31×96(i*t),就是N小T大,我想用纠偏的LSDV算,可是运算了一个多小时都没有结果;后来我把数据整理成季节的,数据成了31×32,就用原来的GMM和SGMM,但是SARGAN 检验仍然无法通过。所以我不知道接下来怎么办;
(4)如果不加入P的一阶滞后,直接用GLS回归,不知道可不可以,另外为避免内生性,在普通的GLS方法中,我是否可以直接把可疑内生变量的滞后项带入原方程中进行回归。
     谢谢!连老师的视频做的相当详细,我觉得非常有用,很期待后续的PANAL  VAR 等更高级课程快点面世。
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2009-7-19 09:00:47
上一周一直出差在外,回复有所延迟,望见谅。

你所提到的问题,我也遇到过,在使用xtabond2命令时,经常会出现sargan检验无法通过检验的情形。此时,我觉得有两种可能的解决途径:
其一,使用Hansen统计量;
其二,如果y_it-1的回归系数远小于1,比如0.6或0.4,则相对于FD-GMM,sys-GMM并没有太大的优势,反而会因为使用了过多的工具变量而导致检验力下降。对于你的数据而言,N和T相当。我建议你使用FD-GMM估计量,即xtabond命令会比较好。
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