请教stata处理动态面板数据问题

Question

如题所述

Answer 1

* GMM-type 是针对内生变量或先决变量而言的工具变量，有多列
* Standard 是针对外生变量而言的工具变量，只有一列

*- 过度识别检验（工具变量的使用是否合理）
*
estat sargan
*
* 说明：
* H0: overidentifying restrictions are valid
* 这里，我们拒绝了原假设，但AB91指出，当干扰项存在异方差时，
* Sargan检验倾向于过度拒绝原假设，因此此处得到的结论并不可信。
* 采用两阶段估计，然后再执行Sargan检验较为稳妥：
*
xtabond n L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr1980-yr1984,twostep
estat sargan
*
* 说明：不过，AB91发现，
* 若存在异方差，在两阶段估计后执行Sargan检验往往倾向于
* Underreject问题，即过度接受原假设。
* 通常而言，这很可能是我们的模型设定不当，或是工具变量的选择不合理。
* 随后，我们会采用-xtdpd-命令，将干扰项设定为 MA(1) 过程，
* 此时，执行Sargan检验不再拒绝原假设。

* - 干扰项序列相关检验
*
* AB91 一阶差分估计量要求原始模型的干扰项不存在序列相关，
* 显然，差分后的干扰项必然存在一阶序列相关，
* 因此，我们需要检验差分方程的残差是否存在二阶(或更高阶)序列相关即可
*
* 默认，二阶序列相关检验
xtabond n L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr1980-yr1984,vce(robust)
estat abond
* 说明：若存在二阶相关，则意味着选取的工具变量不合理
* 高阶序列相关检验
xtabond n L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr1980-yr1984,vce(robust) artest(3)
estat abond

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