请教连老师动态面板数据模型问题

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连老师：
       您好，在做动态面板数据模型sysGMM中，有几个问题请教。
（1）理论上，xtabond2、 xtdpdsys 、xtdpd三个模型做出来的结果是一样的，但在确定了内生变量后，对前定变量的确定没有把握，对三个命令都用了一遍，发现结果差异很大，有些变量的系数符号都变了，这时是不是用xtdpd命令更好些？
（2）在用xtdpd命令时，Sargan检验和自相关检验都能通过，但加入不同的内生变量以及外生变量的的水平差分项和滞后差分项结果同样差异很大，有些变量的系数符号和显著性都变了，这时有没有什么原则可以把握哪种结果更好些，还是进行dataminning？模型设定本身就是艺术，根据需要自己选择，这样是不是有点....。
（3）在sysGMM结果做出来后与混合回归和固定效应回归比较时，视频中说变量系数值应该在二者之间，混合回归高估，固定效应低估，这时是只判断被解释变量滞后项，还是每个解释变量都需要符合这一标准？
（4）最后一个是样本量问题，我使用的是中国30个省7年的面板数据。总体做完后想进行东中西部比较，东部12省，中西部各9省，这时分组面板数据样本量都不大，是不是结果不可信，不能这样做？
以上问题较多，一起提出来了。最后特别希望连老师能够尽快推出Panel专题2，大家都等着呢。

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xjtiger 发表于 2011-3-7 10:04
连老师：
       您好，在做动态面板数据模型sysGMM中，有几个问题请教。
（1）理论上，xtabond2、 xtdpdsys 、xtdpd三个模型做出来的结果是一样的，但在确定了内生变量后，对前定变量的确定没有把握，对三个命令都用了一遍，发现结果差异很大，有些变量的系数符号都变了，这时是不是用xtdpd命令更好些？
A: 我的问题是倒着回答的。基本的观点只有一个，内生变量和前定变量的选择还是要以理论基础为依据，不能靠“试”来解决。

（2）在用xtdpd命令时，Sargan检验和自相关检验都能通过，但加入不同的内生变量以及外生变量的的水平差分项和滞后差分项结果同样差异很大，有些变量的系数符号和显著性都变了，这时有没有什么原则可以把握哪种结果更好些，还是进行dataminning？模型设定本身就是艺术，根据需要自己选择，这样是不是有点....。
A: 首先，内生变量和外生变量往往难于区分，很多时候需要在理论上认真分析，这是选择的根本；其次，模型的设定要以理论分析为基础，不是试出来的；最后，模型的设定是艺术，但不是所谓的“行为艺术”（我对行为艺术有点不齿），艺术也要有生活基础，呵呵。

（3）在sysGMM结果做出来后与混合回归和固定效应回归比较时，视频中说变量系数值应该在二者之间，混合回归高估，固定效应低估，这时是只判断被解释变量滞后项，还是每个解释变量都需要符合这一标准？
A: 只有被解释变量的一阶滞后项需要满足这个要求，这是有理论依据的，其他变量则不得而知。

（4）最后一个是样本量问题，我使用的是中国30个省7年的面板数据。总体做完后想进行东中西部比较，东部12省，中西部各9省，这时分组面板数据样本量都不大，是不是结果不可信，不能这样做？
A: GMM 是基于大样本推出来的，你的样本本来就小，再进行分组可能会导致统计推断环节出问题，还需慎重。

以上问题较多，一起提出来了。最后特别希望连老师能够尽快推出Panel专题2，大家都等着呢。
A: 我在尽力而为，呵呵。一方面，需要发表高质量的论文，占用的大量的时间；另一方面，需要做课题，否则生活质量无法保证；最后，视频的质量是第一位的，我不能草草完工，浪费了大家的血汗钱。

谢谢连老师的回答

arlionn 发表于 2011-3-7 21:34

连老师，
前定变量的定义是：该解释变量的取值与当期误差项无关，但可能与滞后期误差项相关。
但在实际中往往难以区分，比如研究制造业产业竞争力的时候，工资，研发，投资，人力资本，服务，制度环境等等变量都控制后，不太容易找到很显著的直接影响竞争力的因素了。这样的话，怎么来决定内生变量和前定变量呢？

你说的没错，其实 很难界定前定变量。我觉得前定变量和内生变量的区分可能更多地是计量经济学家自娱自乐的产物，呵呵。从应用的角度来讲，Top 期刊中的论文通常只讨论内生变量，基本上很少拷到有人讨论前定变量。