[求助]面板数据中xtgls结果分析

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 xtgls urb tin tie ucs pcg,p(c)

Cross-sectional time-series FGLS regression

Coefficients:  generalized least squares
Panels:        heteroskedastic with cross-sectional correlation
Correlation:   no autocorrelation

Estimated covariances      =        21          Number of obs      =        96
Estimated autocorrelations =         0          Number of groups   =         6
Estimated coefficients     =         5          Time periods       =        16
                                                Wald chi2(4)       =   2087.28
                                                Prob > chi2        =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
         urb |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
         tin |   .3019681   .0529322     5.70   0.000     .1982229    .4057133
         tie |    .073784   .0065263    11.31   0.000     .0609927    .0865754
         ucs |  -.0541428   .0086998    -6.22   0.000    -.0711941   -.0370914
         pcg |   .1899971   .0069925    27.17   0.000      .176292    .2037023
       _cons |    .737825   .1720074     4.29   0.000     .4006966    1.074953
------------------------------------------------------------------------------

前面分析中发现面板数据存在自相关和异方差，所以选用了xtgls,有几个问题：

1、xtgls前要加xdata去除个体效应吗

2、上面这个结果有问题吗？原本有的变量是不显著的，执行xtgls后，全都是显著了，这是怎么回事呢？

3、面板数据选用随机模型或者固定模型，执行xtgls后，只是说明了用FGLS，没有说用什么模型

4、xtgls的结果中没有R-sq值，怎样看模型合适还是不合适呢？

谢谢

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关键词：xtgls 面板数据 结果分析 coefficients correlations 数据 面板 结果 xtgls

哪位高手来讲解一下啊

我在做回归时遇到同样的问题，同问！

我也遇到这样的问题，怎么解释呢？

*-参见：Greene, 2000, chp15
重点在于考虑干扰项 U 的结构，包括
(1) 异方差 (2) 序列相关 (3) 截面相关性
-应用范围：多用于“大T，小N”型面板数据，
因为，此时截面的异质性并不是重点关注的，而时序特征则较为明显
因此，模型设定中未考虑个体效果

* GLS 估计
* b = [X'V^{-1}*X]^{-1}[X'V^{-1}y]
* Var = [X'V^{-1}*X]^{-1}

因为此时的R2未必介于0和1之间，不具有传统线性回归模型中R2的含义.故不报告。我们可以通过计算公式自己计算得出。

如果数据是 方块结构（短面板），则使用xtpcse估计结果更佳
xtpcse的基本原理如下：
* 默认假设：存在截面异方差和截面相关
    * 估计方法：OLS 或 Prais-Winsten 回归有别于xtgls

估计时，一般使用该模型时可以和pooled ols估固定效应模型等比较，
命令是：xtgls....,panel(iid) //pooled ols

在我看来，楼主的估计结果应该说是很好的啦。