楼主: wwqqer
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[学科前沿] [专题系列] 做计量的朋友们,你们的标准误差(standard error)算对了吗?(附程序)   [推广有奖]

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泰斗

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wwqqer 在职认证  发表于 2014-5-5 02:37:48 |显示全部楼层
本帖最后由 wwqqer 于 2017-1-23 04:52 编辑

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大家都知道,当残余相是独立同分布(iid)时,OLS的标准误差是无偏的(unbiased),但是当残余相与观测值相关时,此标准误差就不再无偏了,需要做相应的调整。

这里向大家介绍一篇Northwestern大学教授Mitchell Peterson在顶级权威刊物Review of Financial Studies上发表的文章(Estimating Standard Errors in Finance Panel Data Sets: Comparing Approaches, 2009),专门探讨标准误差在不同面板数据结构中的调整。据他统计,即使是在专业刊物上发表的文章:

  • 42%的文章没有对标准误差进行必要的调整。
  • 剩下的58%的文章做了调整。
  • 其中,34%用了Fama-MacBeth方法,
  • 29%用了虚拟变量(dummy variable),
  • 7%用OLS计算回归系数但用Newy-West方法对标准误差做调整,
  • 23%则报告了群集标准误差(clustered standard error)

那么,到底哪种处理方法是正确的呢?本篇文章给出了指导意见。简单来说,在
二维的面板数据里包含了“企业固定效应”(firm fixed effect)和“时间效应”(time effect)。
  • 在只具有“企业固定效应”的面板数据中,OLS和Fama-MacBeth方法的标准误差都会被低估,建议使用群集标准误差(clustered standard error)。
  • 在只具有“时间效应”的面板数据中,建议使用Fama-MacBeth方法。
  • 在同时具有“企业固定效应”和“时间效应”的面板数据中,建议对某一个维度使用虚拟变量(dummy variable),然后使用另一维度的群集标准误差。或者按照Samuel Thompson(Simple Formulas for Standard Errors That Cluster by Both Firm and Time, 2010, 文献见附件)提出的方法做:二维标准误差 = 企业群集标准误差 + 时间群集标准误差 - White标准误差 (White standard error)。

对标准误差进行正确调整的重要性是不言而喻的,因为错误的标准误差会导致错误的变量显著性,从而得出不可靠甚至错误的结论,使得文章的可信度大打折扣。所以做面板计量的朋友们,你们的标准误差算对了吗?希望这个帖子对大家有帮助!


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2009 Estimating Standard Errors in Finance Panel Data Set.pdf (537.17 KB) 2010_Thompson_Standard Errors.pdf (310.93 KB) code.zip (53.19 KB)






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xiaoyaoaiqinhai 发表于 2014-5-5 10:16:27 |显示全部楼层
资料很好,谢谢楼主。
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shandzh 发表于 2014-5-5 10:27:19 |显示全部楼层
好好学习天天向上
君子以自强不息
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anyanimal 发表于 2014-5-5 12:25:05 来自手机 |显示全部楼层
wwqqer 发表于 2014-5-5 02:37
大家都知道,当残余相是独立同分布(iid)时,OLS的标准误差是无偏的(unbiased),但是当残余相与观测值相 ...
长姿势了
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zhanghaoxing 发表于 2014-5-5 16:44:33 |显示全部楼层
谢谢楼主
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lhf8059 发表于 2014-5-5 17:17:07 |显示全部楼层
thank you!
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qiangli 发表于 2014-5-5 19:32:31 |显示全部楼层
看看如何
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hshly 发表于 2014-5-5 19:41:47 |显示全部楼层
谢谢,看看了
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hebinjlu 发表于 2014-5-5 20:33:02 |显示全部楼层
谢谢楼主
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luisluan 发表于 2014-5-6 19:23:04 |显示全部楼层
很好地文献,谢谢了
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