请教连老师面板数据中的异方差和多重共线性问题

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1、请问动态面板数据分析中需要考虑异方差问题吗？因为您的讲义中说明了工具变量的合理性检验和干扰项序列相关检验，未提及异方差问题，我看一些发表的文章中对动态面板数据的分析也很少提及异方差问题。如果需要考虑，我怎么检验呢？又怎么解决呢？
2、在静态面板的分析中，您专门分析了异方差问题，但是针对组间异方差检验，也就是针对每个截面；您说前面的固定效应中分析的异方差是针对个体的。那么，针对截面的异方差和针对个体的异方差，检验方法有何差异呢？我们在实证分析中都需要考虑吗？如果需要，怎么检验以及解决？
3、在面板（静态和动态）数据分析时，我需要考虑多重共线性问题吗？如果需要，我如何检验？如何解决？您在面板模型的讲义中未提及此问题。

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关键词：多重共线性问题 多重共线性 多重共线 面板数据 性问题 文章 动态

我再追加一些补充：
1、我的数据包括N和T差不多的情况及大T小N的情况。
这种两种情况下，我该用什么命令估计动态面板呢？您讲义中就提了一种适用大T小N的命令xtlsdvc，但其前提太严格（所有解释变量都严格外生），我的数据显然不符合，我数据中的解释变量基本都是内生变量。
2、看杂志文章中对动态面板的分析基本都是用系统GMM，我也一定要用系统GMM吗？该如何选择呢？

又想到一个问题：您讲义中提到在一阶差分GMM估计中，AB91建议采用两阶段估计给出的Sargen统计量进行模型筛选，是不是只要不拒绝原假设，那我加入了某些解释变量（如某几个解释变量的更多滞后阶数，我想知道到底选择滞后几期）的模型与原来的相比就是更好的呢？在系统GMM估计中，我也可以利用这种Sargen统计量来进行模型筛选吗？如何筛选呢？

1、请问动态面板数据分析中需要考虑异方差问题吗？因为您的讲义中说明了工具变量的合理性检验和干扰项序列相关检验，未提及异方差问题，我看一些发表的文章中对动态面板数据的分析也很少提及异方差问题。如果需要考虑，我怎么检验呢？又怎么解决呢？

A: 动态面板采用 GMM 估计时，可以附加 robust 选项获得考虑异方差后的稳健性标准误。至于检验问题，其实并不重要。在多数研究中，使用的都是大 N 小 T 型面板数据，此时异方差基本上是必然存在的。理论文献中也基本上很少涉及这方面的检验。


2、在静态面板的分析中，您专门分析了异方差问题，但是针对组间异方差检验，也就是针对每个截面；您说前面的固定效应中分析的异方差是针对个体的。那么，针对截面的异方差和针对个体的异方差，检验方法有何差异呢？我们在实证分析中都需要考虑吗？如果需要，怎么检验以及解决？

A: 在 Panel 分析中，通常所谓的个体（individual）其实就是指截面。因此，虽然我在视频中表述不同，但其实涉及的都是同一个问题。在 FE 估计中，文献中基本上是假设存在异方差，直接报告 robust 标准误，很少有人执行相关的检验，原因与第一个问题的回答相似。


3、在面板（静态和动态）数据分析时，我需要考虑多重共线性问题吗？如果需要，我如何检验？如何解决？您在面板模型的讲义中未提及此问题。

A：很少执行这方面的检验，尤其是我做的公司财务领域。通常都是报告一张相关系数矩阵。如果一定要检验的话，可以采用 estat vif 命令，把 Panel 当成 Pooled data 看待。

meiwang88 发表于 2012-9-14 17:52
我再追加一些补充：
1、我的数据包括N和T差不多的情况及大T小N的情况。
这种两种情况下，我该用什么命令估 ...

我再追加一些补充：
1、我的数据包括N和T差不多的情况及大T小N的情况。
这种两种情况下，我该用什么命令估计动态面板呢？您讲义中就提了一种适用大T小N的命令xtlsdvc，但其前提太严格（所有解释变量都严格外生），我的数据显然不符合，我数据中的解释变量基本都是内生变量。

A：仍然用课程中介绍的方法进行估计，文献中对于 N 和 T 的大小并没有严格的界定。不过，在这种数据中，工具变量的选择很关键，因为 T 比较大，如果按照 xtabond 自己选择的结果，则 L(2/.)y 都会作为工具变量，其中会包含很多很差的工具变量，如 L10.y, L11.y 等等。此时，要采用 help xtabond 命令中的 maxlags(#) 选项来限制工具变量的个数。如 maxlags(5)，那么就只用 L(2/5).y 作为工具变量，可以有效克服 T 较大时自由选择工具变量导致的弱工具变量问题。


2、看杂志文章中对动态面板的分析基本都是用系统GMM，我也一定要用系统GMM吗？该如何选择呢？

A：或许是为了追求时髦吧，呵呵，因为大家总觉得新提出来的模型都是最好的模型。
就我看来，如果 L.y 的系数不是很大，比如小于 0.7，那么就没有必要用 SYS-GMM，因为它使用了太多的工具变量，并不是好事。

meiwang88 发表于 2012-9-14 22:16
又想到一个问题：您讲义中提到在一阶差分GMM估计中，AB91建议采用两阶段估计给出的Sargen统计量进行模型筛选 ...

Sargan 统计量是为了确保你在执行 GMM 估计时所选择的工具变量是合理的，这是模型设定中非常重要的步骤。至于你如何加入变量，我想主要还是以理论为依据。至于 SysGMM 是否仍然可以用 Sargan 统计量来执行模型筛选，文献中还有些争议，但目前看来，除了 Hansen J 统计量和 Sargan 统计量，似乎没有更好的选择。你可以看看如下两篇文章，尤其是 Dang2010 那一篇，他们采用 MC 比较了不同统计量的性质。

Roodman, D., 2009. How to do xtabond2: An introduction to difference and system gmm in stata [J]. Stata Journal, 9 (1): 86-136.
Dang, V. A., Kim, M., Shin, Y., 2010. In search for a robust method for estimating dynamic panel data models of capital structure [J]. SSRN working paper, http://ssrn.com/paper=1652824.

非常感谢连老师给予的详细指导！

连老师，以后要注意身体啊，不要这么晚还不休息了，晚睡很伤身的，尽量11点前入睡啊！

遵命，尽量保证11点前停止工作，你可以后可以少问点问题，尽量自行解决，哈哈

good teacher.