请指点迷津：在回归模型中加入解释变量的滞前项

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请指点迷津：现在有一个面板数据，研究利率变化对上市商业银行不良贷款的影响。贷款期限一般都在2-3年，不良贷款产生具有滞后性。我现在只能拿到2007年之后的各家商业银行不良贷款的季度数据，数据不够被解释变量无法采用滞后项回归。考虑将利率变化用滞前项表示。不知可不可行？在stata里面怎么实现？

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关键词：回归模型 指点迷津 解释变量 商业银行不良贷款 不良贷款的影响 商业银行 模型 贷款 影响

l.rate,考虑利率影响的期限性，也是可以的，但在结论上需要做些调整

剑客之山 发表于 2011-8-28 08:55
l.rate,考虑利率影响的期限性，也是可以的，但在结论上需要做些调整

谢谢。l.rate是用利率的滞后项回归，对吗？但是不良贷款产生是滞后利率变化的。比如2005年的不良贷款是由于以前年度低利率时期贷款增长过快累积下来的（例子不太贴切，不知我表述清楚了不）

red2005070313 发表于 2011-8-28 09:55
谢谢。l.rate是用利率的滞后项回归，对吗？但是不良贷款产生是滞后利率变化的。比如2005年的不良贷款是由 ...

正如你说的，不良贷款是滞后于利率变化的。你的不良贷款的数据是从07年开始的，但利率的数据是有全部的，你就可以检验下利率对于不良贷款影响大概要滞后几阶，可以用l(0/3).rate,这样就将滞后三期、两期、一期、当前，都放在回归中，关键是要看滞后几期是显著的。
这种利率对不良贷款的影响同时也受贷款的期限的影响，一般短期低于长期，所以如果你的不良贷款数据中有贷款期限，最好放在回归方程中，这样得出的结论也是更加准确的，结论的一般性也很值得相信；否则解释力度会下降的。如果是要投期刊的话，基本上是不行的。

谢谢耐心解答。再请教一下，由于样本期较短2007Q1-2010Q4,通过检验得出较显著的利率滞后期之后，可否将利率数据样本期往前推。比如滞后3阶的显著，利率数据的样本期就改为2006Q2-2010Q3,其余变量的样本期不变，重新回归。

剑客之山 发表于 2011-8-28 18:00
正如你说的，不良贷款是滞后于利率变化的。你的不良贷款的数据是从07年开始的，但利率的数据是有全部的， ...

你好，用l(0/6)进行回归，导致其他解释变量出现了ommited。用滞后4期回归没有出现这样的问题。请问是哪里出问题了。其中war是利率变量。

	(1)（L.8）	(2)(L.6)	(3)
	non	non	non
asset	0.1591	0.1579	0.1429
	(3.9726)***	(3.3712)***	(2.1063)**
cta	0.0470	0.0407	-0.0472
	(2.5373)**	(1.2277)	(1.1109)
o.d1	0.0000	0.0000
	(.)	(.)
war	-0.1504	0.2269	0.0289
	(1.8843)*	(3.1242)***	(0.1197)
L.war	0.0505	-0.1790	0.0940
	(2.2320)**	(0.9833)	(0.2818)
L2.war	0.0397	-0.1143	0.0521
	(2.7283)***	(1.5414)	(0.2737)
L3.war	0.0414	-0.2832	0.0551
	(2.6216)***	(2.1047)**	(0.2358)
L4.war	0.0273	-0.1798	0.0682
	(1.7019)*	(0.8661)	(0.1531)
L5.war	-0.0117	-0.0320
	(0.4623)	(0.5622)
L6.war	0.0442	-0.1274
	(3.2282)***	(1.6431)
oL7.war	0.0000
	(.)
oL8.war	0.0000
	(.)
o.lngdpsa	0.0000
	(.)
o.center	0.0000
	(.)
o.lnm2	0.0000	0.0000
	(.)	(.)
o.hp	0.0000	0.0000
	(.)	(.)
o.lnwazhzs	0.0000	0.0000
	(.)	(.)
lngdpsa		-10.1111	2.2066
		(1.1100)	(0.1794)
center		-0.0488	-0.0074
		(0.0997)	(0.0095)
d1			0.2378
			(0.4373)
lnm2			-2.0663
			(0.5475)
hp			0.0025
			(0.0243)
lnwazhzs			0.6478
			(1.0029)
Constant	-3.8935	123.1492	-7.4530
	(3.3201)***	(0.9102)	(0.0346)
Observations	106	131	154
Number of bank	14	14	14

        

一种可能是变量之间相关性的问题，你用那么多阶的滞后未必就是有效的，滞后效应在时间上是有限的，但时间加长，不确定性增强，你用的模型是解决不了的，除非换方法；另外一个就是你有没有考虑过你的asset和利率不是一个度量级别的，这样会导致测度偏差的，试着将二者在数量级上缩小差距吧，可能效果会好点；还有，你的计量模型似乎效果不是很好，不好解释结果，做一个模型形式的检验吧（RESSET test)；再一个就是利率与不良贷款的匹配的问题，咱们的利率是非市场化的，官方的利率与实际的水平不一定一致，这就可能造成数据的偏误，也需要想办法克服~

剑客之山 发表于 2011-8-30 11:11
一种可能是变量之间相关性的问题，你用那么多阶的滞后未必就是有效的，滞后效应在时间上是有限的，但时间加 ...

谢谢你的耐心解答。asset和利率不是一个度量级别的，我不是很明白。
asset是银行资产规模的对数值，模型中的利率是采用银行间同业拆借利率，war是采用月度的90天加权平均利率和成交量进行加权平均得到季度数据，再减去通货膨胀率得到。对于利率处理，我本打算直接取3、6、9、12月的90天加权平均利率作为季度利率，减去通货膨胀率得到。不确定哪个更合适。
现在我也正在考虑用动态GMM估计。
再次表示感谢！

red2005070313 发表于 2011-8-31 09:15
谢谢你的耐心解答。asset和利率不是一个度量级别的，我不是很明白。
asset是银行资产规模的对数值，模型 ...

谢谢你的耐心解答。asset和利率不是一个度量级别的，我不是很明白。
asset是银行资产规模的对数值，模型中的利率是采用银行间同业拆借利率，war是采用月度的90天加权平均利率和成交量进行加权平均得到季度数据，再减去通货膨胀率得到。对于利率处理，我本打算直接取3、6、9、12月的90天加权平均利率作为季度利率，减去通货膨胀率得到。不确定哪个更合适。
现在我也正在考虑用动态GMM估计。
再次表示感谢！