hongningw 发表于 2010-6-22 06:15
首先一个问题是如何检测panel data的截面相关。 老师在视频里也提到了xttest2和xtscd命令。 我的数据n=210，T=24，所以xttest2命令不能用。用xtscd命令是显示paneldata是extremely unbalanced，这种情况下要怎么处理？我的数据是关于220REITs的资本结构因素研究，我觉得截面相关是肯定存在的，不知道这个时候如何检测？

第二个问题是xtscc是不是只能解决序列相关和异方差。而不能解决截面相关的问题？我查过一些书，书上说newey-west是用来解决残差序列相关问题的。在xtscc命令后面能同时加上robust，cluster两个命令吗？

A: 上面两个问题都可以用 xtscc 命令解决，它也考虑的截面相关。help xtscc.

另外，如果同时存在序列相关和截面相关，我看到有些文献是先用 year dummies，如果time effect是fixed话，dummy vaiable就能消除截面相关了。接下来用cluster（id）命令，就能消除序列相关了。可是我的indepedent vairable里面有growth in gdp，stock market condition这样的变量，这些都是不随公司改变，仅仅随时间改变的。请问在这种情况下是不是就不能加这种year dummies了？

A: 没错。如果加入了宏观变量，就不用再加时间虚拟变量了。你可以在 xtscc y x 中进一步加入宏观变量即可。

最后，可不可以同时cluster id 和year？这样的话命令应该怎么写？

A: 如果用 xtreg y x macro-varibales, fe robust cluster(id year) 应该是可以的，你可以试一下。

谢谢老师！