你有看过谁报告 R2 呢？

在以前一篇经济研究的文章上看到过用sysgmm估算的动态面板报告了r2，但是不知道他们使用什么软件和命令做的。我自己看xtabond2就没有找到，所以有点疑惑。
另外请教下老师，我的方程使个短面板数据，但是回归出来检验说明有时间效应，可是做动态面板回归一旦加入时间效应，工具变量数量就增加许多，基本要超过group数，这样导致hansen检验往往远大于0.25，有时候甚至非常接近1。如果不加时间效应，则致hansen检验基本在0.25左右或者以下。这样的话应该如何取舍呢？

我搞不太懂为何你要比较 Hansen 检验与 0.25？你有用 collapse 之选项吗？

我的语句是先用xtabond2 manu1 l.manu1  l2.manu1 l1lnpgdp  a  a2  lnlc   phw     year4-year16   , gmm(manu1,lag(2 .) collapse)   iv(l1lnpgdp year3-year16 , eq(level))  iv(  a  a2  lnlc  phw      )   twostep   robust,输出结果中
Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM
------------------------------------------------------------------------------
Group variable: _ID                             Number of obs      =       377
Time variable : year                            Number of groups   =        29
Number of instruments = 32                      Obs per group: min =        13
Wald chi2(19) =   5857.98                                      avg =     13.00
Prob > chi2   =     0.000                                      max =        13
------------------------------------------------------------------------------
             |              Corrected
       manu1 |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       manu1 |
         L1. |   .9052043   .1870041     4.84   0.000      .538683    1.271726
         L2. |  -.1956644    .066926    -2.92   0.003     -.326837   -.0644917
             |
    l1lnpgdp |   .5206942    1.23098     0.42   0.672    -1.891982     2.93337
           a |   .2218914    .800566     0.28   0.782    -1.347189    1.790972
          a2 |  -.1669151   .3524306    -0.47   0.636    -.8576663    .5238362
        lnlc |  -27.19269   13.51177    -2.01   0.044    -53.67527   -.7101158
      phw |  -.3206022   .1765244    -1.82   0.069    -.6665836    .0253792
       year4 |  -3.486217    1.52771    -2.28   0.022    -6.480473   -.4919615
       year6 |   1.827706   1.318853     1.39   0.166    -.7571992    4.412611
       year7 |   3.933458   2.759256     1.43   0.154    -1.474583      9.3415
       year8 |   8.486659   4.084415     2.08   0.038      .481354    16.49196
       year9 |   10.28791   5.402165     1.90   0.057    -.3001372    20.87596
      year10 |   11.50536   7.216229     1.59   0.111    -2.638189    25.64891
      year11 |   14.99454   8.014553     1.87   0.061    -.7136937    30.70277
      year12 |   19.71353   8.906814     2.21   0.027     2.256494    37.17056
      year13 |   19.10681   10.74584     1.78   0.075    -1.954642    40.16827
      year14 |   21.25112     11.833     1.80   0.073    -1.941139    44.44338
      year15 |   22.74845   12.83755     1.77   0.076    -2.412687     47.9096
      year16 |   25.85722   14.15606     1.83   0.068    -1.888145    53.60259
       _cons |   277.0422   142.5951     1.94   0.052    -2.439025    556.5235
------------------------------------------------------------------------------
Instruments for first differences equation
  Standard
    D.(a a2 lnlc phw )
  GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed)
    L(2/14).manu1 collapsed
Instruments for levels equation
  Standard
    a a2 lnlc phw
    l1lnpgdp year3 year4 year5 year6 year7 year8 year9 year10 year11 year12
    year13 year14 year15 year16
    _cons
  GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed)
    DL.manu1 collapsed
------------------------------------------------------------------------------
Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z =  -3.67  Pr > z =  0.014
Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z =  -0.06  Pr > z =  0.707
------------------------------------------------------------------------------
Sargan test of overid. restrictions: chi2(12)   =  89.65  Prob > chi2 =  0.000
  (Not robust, but not weakened by many instruments.)
Hansen test of overid. restrictions: chi2(12)   =  10.43  Prob > chi2 =  0.578
  (Robust, but weakened by many instruments.)

Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets:
  GMM instruments for levels
    Hansen test excluding group:     chi2(11)   =   8.90  Prob > chi2 =  0.631
    Difference (null H = exogenous): chi2(1)    =   1.54  Prob > chi2 =  0.215
  iv(a a2 lnlc phw )
    Hansen test excluding group:     chi2(8)    =   9.25  Prob > chi2 =  0.322
    Difference (null H = exogenous): chi2(4)    =   1.19  Prob > chi2 =  0.880
我记得我看文献说，hansen Test的 p值不能太大，一般超过0.25就要注意可能是工具变量太多了。我分析主要是加入了year4-16这些时间变量。

另外请问是否 xtabond2  ……   twostep   robust两步法 结果主要用来看这些检验的p值，而具体估算出的回归系数等还是看一步法xtabond2  ……     robust的结果比较稳健？
麻烦您了。

一般常用之检定看起来都通过。

嗯，好的，谢谢老师。这个还算好的，主要有时候会有 Hansen test of overid. restrictions     Prob > chi2  0.9以上甚至0.99感觉有点夸张

也是常有的事！

请问你的问题解决了吗，我现在遇到了同样的问题。

老师，想请问一下Hansen和 Sargan检验P值都为0，该怎么处理？

这样的问法是得不到答案的！请详述你的回归，包括 code 与 结果！

基本模型如下：
Lev(i,t)=(1−σ) Lev(i,t−1)+σβX(i,t−1)+θ_i+ε(i,t)

估计出的结果系数都是显著且符合预期的，但是sargan和hansen检验都拒绝了原假设。已经尝试过解释变量内生的各种可能性，上面这种是目前最好的结果。想请教一下老师还有什么方法可以改进？

很抱歉一开始没有详细说明

你好，请问您的疑问解决了吗，应该看那个hansen呢，有好几个，我都不知道应该看哪个

我也有一样的问题，请问解决了吗？还想请教一下啊。

学到了

黄老师您好！想请问使用xtabond2命令，如何输出控制变量的报告呢？

用解释变量的滞后一期做工具变量怎么实现啊？救救我这个渣渣吧

*解释变量滞后期
tsset stkcd year
xi:reg 被解释变量 L.解释变量 控制变量1 控制变量2  i.year i.industry
est store a1
esttab  a1  using 滞后期回归结果2.rtf,replace nogap ar2 b(%6.4f) t(%6.4f) star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)