l.var与lag_var的区分

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在做回归时，我使用gen lag_var=l.var, 但是回归时xtreg 使用l.lev和lag_lev的结果却不同 主要体现在系数的差异，这是什么原因呢？

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关键词：VaR lag xtreg 是什么原因 REG

把结果附上？

wfldragon 发表于 2014-2-24 20:04
把结果附上？

the number of obs changed.

jjjj6666 发表于 2014-2-25 01:23
the number of obs changed.

按道理讲，gen lag_lev=l.lev  这样的话二者不应该是一样的吗？都表示滞后一期，哪个更合适呢？另外我的思路是先用动态面板得到拟合值，作为解释变量 ，然后再利用静态面板做回归。谢谢！

yffhm 发表于 2014-2-25 09:38
按道理讲，gen lag_lev=l.lev  这样的话二者不应该是一样的吗？都表示滞后一期，哪个更合适呢？另外我的思 ...

1. . sysuse grunfeld
   
2. 
   
3. . xtset company year
   
4.        panel variable:  company (strongly balanced)
   
5.         time variable:  year, 1935 to 1954
   
6.                 delta:  1 unit
   
7. 
   
8. . gen lag_mvalue=l.mvalue
   
9. (10 missing values generated)
   
10. 
    
11. . xtreg invest lag_mvalue kstock,fe
    
12. 
    
13. Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       190
    
14. Group variable: company                         Number of groups   =        10
    
15. 
    
16. R-sq:  within  = 0.6866                         Obs per group: min =        19
    
17.        between = 0.7630                                        avg =      19.0
    
18.        overall = 0.7390                                        max =        19
    
19. 
    
20.                                                 F(2,178)           =    194.97
    
21. corr(u_i, Xb)  = 0.2774                         Prob > F           =    0.0000
    
22. 
    
23. ------------------------------------------------------------------------------
    
24.       invest |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
    
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33. ------------------------------------------------------------------------------
    
34. F test that all u_i=0:     F(9, 178) =    37.64              Prob > F = 0.0000
    
35. 
    
36. .
    
37. . xtreg invest l.mvalue kstock,fe
    
38. 
    
39. Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       190
    
40. Group variable: company                         Number of groups   =        10
    
41. 
    
42. R-sq:  within  = 0.6866                         Obs per group: min =        19
    
43.        between = 0.7630                                        avg =      19.0
    
44.        overall = 0.7390                                        max =        19
    
45. 
    
46.                                                 F(2,178)           =    194.97
    
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48. 
    
49. ------------------------------------------------------------------------------
    
50.       invest |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
    
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61. ------------------------------------------------------------------------------
    
62. F test that all u_i=0:     F(9, 178) =    37.64              Prob > F = 0.0000
    
63. 
    
64. .
    
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1. . gen lag_invest=l.invest
   
2. (10 missing values generated)
   
3. 
   
4. . xtreg invest lag_invest kstock,fe
   
5. 
   
6. Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       190
   
7. Group variable: company                         Number of groups   =        10
   
8. 
   
9. R-sq:  within  = 0.7791                         Obs per group: min =        19
   
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12. 
    
13.                                                 F(2,178)           =    313.87
    
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15. 
    
16. ------------------------------------------------------------------------------
    
17.       invest |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
    
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19.   lag_invest |   .7688506   .0758312    10.14   0.000     .6192066    .9184945
    
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26. ------------------------------------------------------------------------------
    
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28. 
    
29. .
    
30. .
    
31. . xtreg invest l.invest kstock,fe
    
32. 
    
33. Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       190
    
34. Group variable: company                         Number of groups   =        10
    
35. 
    
36. R-sq:  within  = 0.7791                         Obs per group: min =        19
    
37.        between = 0.9844                                        avg =      19.0
    
38.        overall = 0.9302                                        max =        19
    
39. 
    
40.                                                 F(2,178)           =    313.87
    
41. corr(u_i, Xb)  = 0.7170                         Prob > F           =    0.0000
    
42. 
    
43. ------------------------------------------------------------------------------
    
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50.        _cons |   4.474306    7.07398     0.63   0.528    -9.485351    18.43396
    
51. -------------+----------------------------------------------------------------
    
52.      sigma_u |   46.35378
    
53.      sigma_e |  51.081487
    
54.          rho |  .45159244   (fraction of variance due to u_i)
    
55. ------------------------------------------------------------------------------
    
56. F test that all u_i=0:     F(9, 178) =     2.11              Prob > F = 0.0307
    
57. 
    
58. .

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不管是对被解释变量或是解释变量滞后，两种结果均是一致的，不存在你说的那种情况，
请仔细核对数据。

ywh19860616 发表于 2014-2-25 10:54
不管是对被解释变量或是解释变量滞后，两种结果均是一致的，不存在你说的那种情况，
请仔细核对数据。

不错 按照你这样的做法 确实是一样的 ，现在看来可能是之前我进行了一些处理，在进行动态面板数据回归后，我进行了如下命令操作，predict ehat；predict levhat；gen aim_lev=ehat+levhat
gen speed=(lev-l.lev)/(aim_lev-l.lev)；
gen dis=abs((lev/aim_lev)-1)；
gen lag_lev=l.lev；
drop if aim_lev>1  ；
drop if aim_lev<0；
接下来再利用xtreg的回归是静态面板数据，之前是为了得到speed和dis的值，结果用l.lev和lag_lev的就不一样了，那到底采用哪个的结果呢？

ywh19860616 发表于 2014-2-25 10:54
不管是对被解释变量或是解释变量滞后，两种结果均是一致的，不存在你说的那种情况，
请仔细核对数据。

或者如果一个样本中有一个变量不符合要求，采用什么命令能将这个样本删掉呢？

yffhm 发表于 2014-2-25 11:43
或者如果一个样本中有一个变量不符合要求，采用什么命令能将这个样本删掉呢？

还是看你的设定条件，是缺失还是上下限或是其他