跨境电商公司,seo快速提升排名,深圳新闻最新事件,网络营销评价的名词解释动态面板模型最主要的特征是在控制变量中加入了y的滞后项#xff0c;其中 代表控制变量, 代表固定效应#xff0c; 代表残差项由于加入了y的滞后项导致了采用常用固定效应估计方法会导致参数估计的不一致性#xff0c;因此需要采用其他的估计方法。本文主要分为4个部分…动态面板模型最主要的特征是在控制变量中加入了y的滞后项 其中 代表控制变量, 代表固定效应 代表残差项由于加入了y的滞后项导致了采用常用固定效应估计方法会导致参数估计的不一致性因此需要采用其他的估计方法。本文主要分为4个部分1为什么不能采用固定效应以及ols等估计方法2.动态面板模型的估计方法3.动态面板模型的假设检验4.stata应用part 1 为什么不能采用固定效应的估计方法以及普通的ols如果采用普通的ols我们可以看出 和 存在相关性因此不能采用ols进行估计那如果我们采用固定效应估计把 减去呢实际上即使通过减去均值的估计方法我们依然发现其存在内生性。 ,但 和 仍然存在相关性具体过程可以将上述式子展开即可发现常用的估计方法都无法使用因此我们必须要想办法解决这个问题part 2 动态面板模型估计方法2.1 difference gmm常用的动态面板估计方法有2种分别为difference gmm估计和system gmm估计方法difference gmm采用的方法是首先将固定效应去掉原因是因为固定效应和y的滞后项相关 但 和 依然相关怎么办最常用的解决内生性的方法是什么答工具变量法工具变量方法乃是解决内生性的良药 存在内生性但 以及 及往后的滞后项都可以作为他的工具变量因为这些变量既和 相关有保证和 无关哈哈还算可以的工具变量这么多工具变量我们该如何选择呢首先 及其滞后项并不是很好的工具变量原因在于减少了样本量因此我们选择 以及其滞后变量作为工具变量哈哈完美了接下来我们就可以采用工具变量的方法进行估计了但工具变量方法并不完美因为我们随机抽样的样本方差很大概率是不同的有的样本方差大有的样本方差小很自然方差小的样本应该给与较大的权重而方差大的样本应该给与相对较小的权重因为本文不以讲解GMM为目的因此只是简要介绍了一下GMM的好处因此我们采用diiference gmm的方法来估计。2.2 system gmm那既然difference已经解决了内生性为什么还有发明system gmm估计呢原因在于diiference gmm选择的工具变量很有可能是弱工具变量即相关性比较小这样会导致方差较大结果不显著。比如如果y接近于随机游走的话那么difference gmm选择的工具变量为弱工具变量那怎么办呢 又回到了最初的起点我们选择 及其滞后项作为其工具变量并假设其 和 都不相关因此得出估计量。由于这块自我感觉解释的比较少而有很多文献都说system gmm估计量优于diiference gmm因此下面详述一下system gmm的假设当然system gmm由于其解决内生性的方法能估计出随着时间没有改变的变量的值如虚拟变量等。正由于我们上文所说difference gmm选择工具变量很有可能是弱工具变量原因就在于y和y的滞后项并不存在较强的相关性那么弱工具变量会导致方差太大估计结果不显著相信大多数人都把显著性看作自己的命根子吧因此有些人发明了system gmm估计方法其方法的主要逻辑就是选择更好的工具变量既能去除内生性又能保证工具变量与解释变量较强的相关性。system gmm估计方法选择直接选择 的工具变量选择即 以及其滞后项作为其工具变量但我们必须要假设其一 和 无关注此处表述略有不对仅为方便理解其二 和 无关要保证此项需要保证 不存在序列相关在这两个假设下system gmm才是一致的。因此system gmm需要在此上述两个假设以及y的滞后项并没有包含很多y的信息的情况下,才应该用system gmmpart 3 动态面板模型常用的假设检验part3.1 对自相关的检验其主要目的就是为了检验 是否存在自相关如果存在自相关的话会导致内生性那么difference gmm就需要选择更滞后的y作为其工具变量system gmm就不成立了。但我们并不能直接得到 的值无法直接检验,一般情况下我们通过差分的形式来检验通过差分的形式我们可以去掉固定效应但如果检验 和 我们发现其存在内生性因此我们选择检验 和 的相关性这也就是AR(1)和ar(2)检验,也就是是必须通过AR(2)检验才能保证工具变量的有效性。part 3.2 过度识别检验(hasen 和sargon检验)其检验的目的是为了识别工具变量是否为完全外生如果工具变量的个数与所需估计参数的个数相等那么我们无法检验出工具变量的有效性但如果工具个数如果大于所需要估计参数的个数那么我们具有多余的工具变量进行检验。相对好理解这种检验的方式是通过不同的工具变量估计出来的参数结果应该是接近的不应该有很大的不同。假设检验的形式为 在原假设工具变量均为有效工具变量的情况下其应该服从均值为0的正太分布也就是说原假设为真的情况下p值应该大于0.10。那么sargon检验和hasen检验有什么区别呢sargon检验在假设残差项具有同方差的情况下估计出来的结果但在工具变量较多的情况下稳健而hasen检验假设在异方差的情况下对各样本的权重进行了估计但在工具变量较多的情况下稳健。part 4 stata应用其基本的语法为xtabond2 y l.y x1 x2 ...xn ,gmm(l.y,lag(1 任意数字 iv(x1 x2 ...xn) ort small robust 很明显xtabond2 后面先接所有的变量然后GMM里面接y的滞后项后面的lag表示你选择的工具便令iv后面接所有的变量除了y和y的滞后项ort代表的是去除固定效应的一种变换相对差分GMM可以增大样本量small表示针对小样本也有效robust表示计算的是稳健性标准误two表示是gmm估计的针对二阶段的一种估计方法默认为one stepxtabond2 默认执行difference gmm针对xtabond2的option请见stata help种关于其的讲解本部分只做简单介绍
