pvar2与pvar 程序命令help文件比较引发的思维困境？

连老师和各位博友，想请教下：pvar2 help文件中提到：“Moreover, the data has to be helmert transformed (see Holtz et al., 1988) prior to estimation in order to remove the fixed effects when the old version pvar is used. However, in  pvar2, this transfermation is build-in”，正如所言，pvar2命令中helmert转换时内置的（默认的），所以估计出来的结果，变量前面会带h_的符号，表示前向差分（Helmert转换）。然而pvar help文件中也提到“ fod and fd specify how the panel-specific fixed effects will be removed.  fod specifies that the panel-specific fixed effects be removed using forward orthogonal deviation or Helmert transformation.”如此，我们又可以理解为前向helmert转换为pvar的默认选项，但是用pvar估计出来的结果，前面并未带h_的符号。“是有人在说谎还是同一意思各自表述”。我想肯定是我遗漏了重要信息，感到很困惑。同时，通过使用两种程序命令估计出来的结果有所差异，虽然符号和显著性水平基本不变。敬请不吝赐教。

蹲一个

请问楼主现在解决了吗？我也有此困惑。

楼主解决了吗？蹲一个，踢我

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这个问题涉及到面板数据模型中的`pvar`与`pvar2`命令，主要是在Stata软件环境下的应用。两个命令都用于估计面板向量自回归（Panel Vector Autoregression, PVAR）模型，但是它们在处理固定效应的方式上存在显著差异。

### `pvar`命令
使用`pvar`时，数据需要通过Helmert转换来去除固定效应，这是一个预处理步骤。这意味着，在实际执行`pvar`估计之前，用户必须自己手动进行数据的Helmert转换，以消除面板内的固定效应影响。此过程通过计算每个个体对时间均值的差分实现。

### `pvar2`命令
相比之下，`pvar2`命令在设计上内置了Helmert转换，这意味着用户不需要预先进行任何特殊的数据处理步骤来去除固定效应。这种改进使得使用`pvar2`更加直观和方便，因为它自动执行了必要的数据转换以保证模型估计的正确性。

### 面临的思维困境
对于使用`pvar2`命令时，模型输出中的变量前缀为`h_`，这实际上表明它们已经经历了Helmert转换。然而，在理解`pvar`和`pvar2`之间差异的过程中可能会遇到困惑，尤其是当尝试比较两个命令估计结果的含义和解释时。

### 解释与建议
在使用Stata进行PVAR模型分析时：
- 理解每个命令如何处理固定效应至关重要。
- 需要明确`h_`前缀表示变量经过了Helmert转换，这反映了`pvar2`的内置预处理步骤。
- 当从`pvar`转向`pvar2`或进行结果对比时，务必注意到这一差异及其对模型估计值的影响。

在具体应用中，选择使用`pvar`还是`pvar2`应基于数据的具体情况和分析需求。如果需要更直接地控制数据预处理流程，或者与已有文献方法保持一致，则可能偏好手动执行Helmert转换并通过`pvar`进行估计；而寻求简化过程、提高效率时，`pvar2`则是一个更为推荐的选择。

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