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Stata 实现本部分以 Kleiber 和 Zeileis (2008) 的 Grunfeld.dta 数据集为例，说明运用面板数据模型的一般步骤。 3.1. 读取数据与面板数据设定 . webuse grunfeld, clear //利用webuse从网络读取数据 . list in 1/10 // 显示该数据集的前10行 image xtset company year,yearly //设置面板数据格式，利用 Stata 中`xt`开头的命令，必须用该命令进行设置。yearly表示年度数据，详细参考 `help xtset` image 3.2. 模型检验与模型选择本部分内容安排如下：（1）个体效应和随机效应的联合显著性检验，以判别是否需要利用面板数据模型；（2）若表明需用面板数据模型，利用 Hausman 统计量选择固定效应模型或随机效应模型更优；（3）考虑到一般的 Hausman 检验在异方差和自相关情况下失效风险问题，对异方差，序列相关进行检验，以说明是否需要利用其它方法进行选择；（4）针对一般的 Hausman 检验统计量可能为负值且对在异方差和序列相关情况不稳健问题，对稳健 Hausman 检验，修正的 Hausman 统计量, 基于过度识别检验的Wald统计量法， Mundlak’s (1978)法，基于 bootstrap法的hausman检验等方法的 Stata 实现进行讲解。（5）在选定固定效应模型或随机效应模型后，依据误差项结构（异方差，序列相关，截面相依）以及不同面板结构（「大小」，「大小」），介绍相应的参数估计命令。（1）个体效应和随机效应的联合显著性检验以 invest 为因变量， mvalue kstock 为自变量，建立如下模型：其中：和为待估系数。利用 Stata 中 xtreg 可以方便实现面板固定效应模型与面板随机效应模型的估计。 xtreg 命令的语法如下： image xtreg invest mvalue kstock,fe //fe表示固定效应;若同时包括时期虚拟变量，xtreg invest mvalue kstock i.year,fe，利用 testparm 检验 image xtreg invest mvalue kstock,re //re表示随机效应 image xttest0 //检验随机效应是否显著，需要运行随机效应模型后使用 image （2）Hausman检验上述结果说明了有必要考虑个体效应和随机效应，接下来利用 hausman 命令进行固定效应模型和随机效应模型的选择，主要步骤为：步骤一：估计固定效应模型，存储估计结果；步骤二：估计随机效应模型，存储估计结果; 步骤三：进行 Hausman 检验；利用 hausman 命令之前，有必要对其语法进行说明： . hausman name-consistent image 接下来进行 hausman 检验， xtreg invest mvalue kstock,fe est store fe_result xtreg invest mvalue kstock,re est store re_result hausman fe_result re_result image （3）异方差和序列相关检验前文已经说明，当模型误差项存在序列相关或异方差时，此时经典的Hausman 检验不在适用，下面我们进行序列相关和异方差检验。序列相关检验先进行序列相关检验，在固定效应模型时可以利用命令 xtserial ，原假设为不存在序列相关。 xtserial invest mvalue kstock image 同样地，在随机效应时可以利用命令 xttest1 ，原假设为不存在序列相关。 image 异方差检验 Greene (2000, p598) 提出一种修正的Wald统计量检验异方差，与标准的Wald统计量、LR和LM统计量不同，修正Wald检验同样适用于模型残差不服从正态分布情况下。值得一提的是，在大小情况下，该方法的检验功效较低。该检验的原假设为同方差。 xtreg invest mvalue kstock,fe xttest3 image （4）模型选择其它方法第一种：稳健 Hausman 检验** 目前 Stata 中没有相应的命令进行稳健 Hausman检验，根据 2.3 中 (2) 部分公式，可以编写如下代码进行检验 webuse grunfeld, clear xtset company year quiet xtreg invest mvalue kstock,re scalar theta = e (theta) global xlist2 invest mvalue kstock sort company foreach x of varlist $xlist2 { by company: egen mean `x' = mean ( `x' ) generate md `x' = `x' - mean `x' generate red `x' = `x' - theta* mean `x' } quiet reg redinvest redmvalue redkstock mdmvalue mdkstock, vce ( cluster company) test mdmvalue mdkstock image 第二种：修正的 Hausman 统计量 xtreg invest mvalue kstock,fe est store fe_result xtreg invest mvalue kstock,re est store re_result hausman fe_result re_result,sigmamore 输入图片说明 hausman fe_result re_result,sigmaless 输入图片说明第三种：基于过度识别检验的Wald统计量 xtreg invest mvalue kstock, re cluster (company) xtoverid image 运行后提示需要更高版本的 ivreg2 等命令，可以通过 net install ivreg2,from("http://fmwww.bc.edu/RePEc/bocode/i") 进行更新。然后再运行 image 上述结果表明拒绝假设，应该选择固定效应模型。第四种：Mundlak’s (1978)法根据上文所述原理，可通过如下三个步骤实现该方法：第一：计算解释变量均值 local xlist "mvalue kstock" foreach f of local xlist{ bysort company: egen mean_ `f' = mean ( `f' ) } 第二步 :估计包含均值的回归方程： xtreg invest mvalue kstock mean_mvalue mean_kstock,re vce (robust) est store Mundlak_result 第三步 :利用 test 进行假设检验 test mean_mvalue mean_kstock 结果如下 image 此外，也可以通过外部命令 mundlak 实现相同的系数估计，不过应该注意的是由于 mundlak 不能得到稳健的标准误，得到的标准误和上述手动运行方法不一致，所以 test 结果也就不一致。 mundlak invest mvalue kstock,full test mean__mvalue mean__kstock image 第五种：基于 bootstrap法的hausman检验由于存在序列相关和异方差，经典的 hausman 命令不再适用，下面使用基于 bootstrap 的 hausman 检验命令 rhausman 进行检验。 xtreg invest mvalue kstock,fe est store fe_result xtreg invest mvalue kstock,re est store re_result rhausman fe_result re_result,reps(200) cluster image 从检验结果可以发现，利用经典的 hausman 和 bootstrap hausman 均显示应该选择随机效应模型，而利用其他方法结果显示选择固定效应模型。除了序列相关和异方差检验之外，截面相依检验也尤为重要。在固定效应模型中，可以利用命令 xttest2 进行检验，该方法是基于似不相关回归(SUR)进行估计，所以一般要求截面数比时期数小；在随机效应模型中利用 xtcsd 进行检验，当然该命令也适用于固定效应模型。（5）相关 Stata 命令推荐依据误差项结构（异方差，序列相关，截面相依）以及不同面板结构（「大TT小NN」，「大NN小TT」），下文介绍相应的参数估计命令。截面相依检验 qui xtreg invest mvalue kstock, fe xttest2 image qui xtreg invest mvalue kstock, re xtcsd, pesaran image 当误差项存在序列相关，异方差或截面相依时，依据形式不同，可以利用不同的方法和命令进行估计，详细可以参考 Hoechle (2007)。 image 几点说明 vce(robust) 和 vce(cluster) : 前者适用于异方差且观测值之间独立情况(heteroscedasticity-consistent standard errors)；后者适用于异方差且允许观测值组内相关。例如 cluster(group) 的含义是：假设干扰项在 group 之间不相关，而在 group 内部存在相关性。若 group 代表行业类别，则表示行业间的公司所面临的随机干扰不相关，而行业内部不同公司间的干扰项存在相关性，或者是说，行业内的公司受到了一些共同的干扰因素。这部分内容将在后续的推文中详细介绍。固定效应模型与随机效应模型选择，学者们存在不同的观点。一些学者检验利用严格的统计检验选择，有些学者认为应该根据实际分析的需要进行选择，比如主要变量为不随时变的，那则必须采用随机效应模型。面板固定效应模型的估计除了可利用 xtreg,fe 进行估计外，也可以利用 areg 或者 reg + dummy variables 进行估计，注意这些方法的差异。上文中涉及到的一些命令，如 xttest0 , xttest1 , xttest2 , xttest3 , xtserial , xtcsd , rhausman 等需要下载安装。 4. 总结虽然本文系统地介绍了静态面板数据模型的各种检验方法，但从现有的文献来看，实操层面的做法往往是单刀直入，甚至多少有些粗暴。具体而言：多数情况下 (90% 以上)，学者们都直接使用 FE，而 RE 则鲜有使用 (至少在公司金融和会计领域是如此)。如果一定要在 FE 和 RE 之间进行筛选 (通常是为了应对审稿人)，建议采用假设较为宽松的稳健 Hausman 检验 ( help xtoverid ) 或 bootstrap hausman 检验法 ( help rhausman )。在估计 FE 时，主流的做法是使用「双向固定效应模型+聚类标准误」，即同时包含个体效应与时间效应的面板固定效应模型。对应的 Stata 命令为： xtreg y x1 x2 i.year, fe robust 。注意：若仅关注系数估计值和其标准误，该命令等价于 xtreg y x1 x2 i.year, vce(cluster id) 以及 reg y x1 x2 i.id i.year, vce(cluster id) 。换言之， xtreg, fe robust 中的 robust 选项本身就是在公司层面上聚类调整后的异方差稳健性标准误。附录：文中所用 Stata dofiles clear webuse grunfeld, clear //利用webuse从网络读取数据 list in 1/10 // 显示该数据集的前10行 xtset company year,yearly //设置面板数据格式 xtreg invest mvalue kstock,fe //fe表示固定效应;若同时包括时期虚拟变量，xtreg invest mvalue kstock i.year,fe，利用 testparm 检验 xtreg invest mvalue kstock,re //re表示随机效应 xttest0 //检验随机效应是否显著，需要运行随机效应模型后使用 ** 传统 hausman 检验 xtreg invest mvalue kstock,fe est store fe_result xtreg invest mvalue kstock,re est store re_result hausman fe_result re_result xtserial invest mvalue kstock //序列相关检验,随机效应可以使用xttest1 xtreg invest mvalue kstock,fe xttest3 //异方差检验 ** 稳健 hausman 检验方法 quiet xtreg invest mvalue kstock,re scalar theta = e (theta) global xlist2 invest mvalue kstock sort company foreach x of varlist $xlist2 { by company: egen mean `x' = mean ( `x' ) generate md `x' = `x' - mean `x' generate red `x' = `x' - theta* mean `x' } quiet reg redinvest redmvalue redkstock mdmvalue mdkstock, vce ( cluster company) test mdmvalue mdkstock **修正hausman检验方法 xtreg invest mvalue kstock,fe est store fe_result xtreg invest mvalue kstock,re est store re_result hausman fe_result re_result,sigmamore hausman fe_result re_result,sigmaless ** 基于过度识别检验法 xtreg invest mvalue kstock, re cluster (company) xtoverid ** Mundlak’s (1978)法 local xlist "mvalue kstock" foreach f of local xlist{ bysort company: egen mean_ `f' = mean ( `f' ) } xtreg invest mvalue kstock mean_mvalue mean_kstock,re vce (robust) est store Mundlak_result test mean_mvalue mean_kstock ** 基于 bootstrap 法的 hausman 检验 xtreg invest mvalue kstock,fe est store fe_result xtreg invest mvalue kstock,re est store re_result rhausman fe_result re_result,reps(200) cluster ** 截面相依检验 qui xtreg invest mvalue kstock, fe xttest2 qui xtreg invest mvalue kstock, re xtcsd, pesaran 参考文献钟经樊和连玉君.计量分析与 STATA 应用,2010. Hoechle D. Robust standard errors for panel regressions with cross–sectional dependence . Stata Journal, 2007, 7(3):281- Breusch T S, Pagan A R. The Lagrange Multiplier Test and its Applications to Model Specification in Econometrics . Review of Economic Studies, 1980, 47(1):239-253. Mundlak, Y. On the pooling of time series and cross section data. Econometrica, 1978, 46:69-85. Greene, W. 2000. Econometric Analysis. Upper Saddle River, NJ: Prentice--Hall. How can the standard errors with the vce(cluster clustvar) option be smaller than those without the vce(cluster clustvar) option? https://www.stata.com/support/faqs/statistics/standard-errors-and-vce-cluster-option/ https://blog.stata.com/2015/10/29/fixed-effects-or-random-effects-the-mundlak-approach/ Kleiber C, Zeileis A (2008). Applied Econometrics with R. Springer-Verlag, New York. ISBN978-0-387-77316-2, URL https://cran.r-project.org/package=AER . Arellano, M. 1993. On the testing of correlated effects with panel data. Journal of Econometrics, Vol. 59, Nos. 1-2, pp. 87-97. 10.Wooldridge, J.M. 2002. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. Cambridge, MA: MIT Press. 关于我们【 Stata 连享会(公众号：StataChina) 】由中山大学连玉君老师团队创办，旨在定期与大家分享 Stata 应用的各种经验和技巧。公众号推文同步发布于 CSDN-Stata连享会、简书-Stata连享会和知乎-连玉君Stata专栏。可以在上述网站中搜索关键词 Stata 或 Stata连享会后关注我们。点击推文底部【阅读原文】可以查看推文中的链接并下载相关资料。 Stata连享会精彩推文1 || 精彩推文2 联系我们欢迎赐稿：欢迎将您的文章或笔记投稿至 Stata连享会(公众号: StataChina) ，我们会保留您的署名；录用稿件达五篇以上，即可免费获得 Stata 现场培训 (初级或高级选其一) 资格。意见和资料：欢迎您的宝贵意见，您也可以来信索取推文中提及的程序和数据。招募英才：欢迎加入我们的团队，一起学习 Stata。合作编辑或撰写稿件五篇以上，即可免费获得 Stata 现场培训 (初级或高级选其一) 资格。联系邮件： StataChina@163.com 往期精彩推文 Stata连享会计量专题 || 精品课程 || 推文集锦点击查看完整推文列表欢迎加入Stata连享会(公众号: StataChina); 个人分类: 面板数据|507 次阅读|0 个评论