1、在使用大N小T面板数据(上市公司数据)中,我模仿有些期刊文章的做法:在hausman检验后,使用固定效应模型(xtreg,fe vce(robust))报告回归结果,并进行这样表述--“考虑到异方差和序列相关问题,我们对各回归方程进行Huber-White(1980)调整。”并在回归结果报告中也进行这样的说明--“考虑到异方差和序列相关问题,括号内t值基于White异方差稳健性标准误”.
但学习了面板数据视频之后,我意识到这样说是不是有些问题:根据面板数据视频中所说,考虑了异方差和序列相关的估计量应该是Newey-West标准误,应该使用如下命令:
xtreg,fe估计,但采用Newey-West估计调整标准误.
use invest2.dta, clear
*gthacker market invest stock, lag([url=]1[/url])
xtivreg2 market invest stock, fe bw(2) robust small
bw指定我们考虑序列相关问题
但为什么我看到的几篇文章中都是使用WHITE估计量就可以说是在面板数据分析中考虑了异方差和序列相关问题?虽然说对于大N小T面板,异方差问题更需要关注,而序列相关问题可以忽略。但是如果说考虑了异方差和序列相关,就不应该是使用white估计量吧?如果我报告了xtreg+vce(robust)的结果,并进行上述的表述是不是算是错误的?
2、连老师在讲解[url=]使用[/url]xtabond2命令进行系统 GMM 估计内容时,提到
-- robust 选项的问题
(1) 对于一阶段估计(不附加twostep选项),使用robust选项表示采用传统异方差-序列相关稳健型估计量计算标准误;也就是White(1980)和Newey-West(1987)两个方法的结合。
(2) 对于两阶段估计(附加twostep选项),使用robust选项就表示采用Windmeijer(2005)纠偏估计量计算标准误;
第一个问题,如果是onestep下,我加上robust选项,我应该在文章中怎样表述“White(1980)和Newey-West(1987)两个方法的结合” ,就是如何模仿常见期刊中文章的表述方法,如“考虑到异方差和序列相关问题,我们对各回归方程进行Huber-White(1980)调整。”
第二个问题,请问这两个估计量有什么区别 采用Windmeijer(2005)纠偏估计量计算标准误也可以说是控制了异方差、序列相关么?这个估计量相对于传统异方差-序列相关稳健型估计量得到的结果,是不是更好?
第三个问题, 官方命令 xtdpdsys中 使用twostep+vce(robust)也是采用Windmeijer(2005)纠偏估计量计算标准误么?有些期刊是要求对每个引用都提供依据的,请连老师提供一下Windmeijer(2005)纠偏估计量的出处--文章或者著作。
因为现在发表文章,深怕自己使用的命令和自己的表述有问题,所以请连老师指明了。
非常感谢