DIFF GMM 一阶自相关及控制变量问题

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请教大神Q1. DIFF GMM 回归后采用estat abond, 一阶自相关p值>0.05，二阶三阶自相关都大于0.3
根据陈强的stata书，采用GMM需要 假设 “扰动项不存在自相关”。因此在假设成立的前提下，“扰动项的一阶差分”仍存在一阶自相关，但扰动项二阶差分将不存在自相关。所以，我的问题是  差分后的干扰项 是否 必然存在 一阶序列相关？
如果不存在，如何解释 ？ 我的结果就是一阶自相关 p值>0.05，意味着“扰动项的一阶差分”不存在一阶自相关
此时是否适合使用DIFF GMM? 根据连玉君老师的说法，貌似只需关注二阶自相关即可。

Q2.关于其他非主要研究的解释变量的问题

     动态面板模型中，我采用2阶滞后的因变量作为解释变量，主要研究的解释变量有三种（A B C），分别再添加7个控制变量的基础上与因变量Y进行回归。即：
Y=系数1*A +系数2*控制变量1+系数3*控制变量2+系数4*控制变量3+系数5*控制变量4+系数6*控制变量5+...
Y=系数1*B +系数2*控制变量1+系数3*控制变量2+系数4*控制变量3+系数5*控制变量4+系数6*控制变量5+...
Y=系数1*C+系数2*控制变量1+系数3*控制变量2+系数4*控制变量3+系数5*控制变量4+系数6*控制变量5+...
问题在于，对三个方程回归得到的A B C的系数都是显著的，但控制变量显著的情况就良萎不齐了。
这种情况下，可以三个方差添加的控制变量不一样吗？若把所有控制变量的回归结果放到论文里，显然很硬伤

此外，研究A B C对Y影响，因而分开与Y进行回归，这样处理是否妥当？




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关键词：Diff 控制变量 IFF GMM DIF 因变量

没看明白你要说啥 不过通过不了自相关检验肯定无法使用差分GMM，否则即使结果显著也不可信，至于第二个问题没看明白~~~

没看明白你要说啥 不过通过不了自相关检验肯定无法使用差分GMM，否则即使结果显著也不可信，至于第二个问题没看明白~~~

hycf2012 发表于 2015-3-26 21:45
没看明白你要说啥 不过通过不了自相关检验肯定无法使用差分GMM，否则即使结果显著也不可信，至于第二个问题 ...

你认为自相关检验通过不了的标准是什么？

>0.05 比较牵强，>0.1比较可信，0.08左右只是说得过去

hycf2012 发表于 2015-3-27 12:17
>0.05 比较牵强，>0.1比较可信，0.08左右只是说得过去

谢谢hycf2012.
你说的应该是二阶自相关P值的判断标准。自相关检验二阶p值有0.3以上，所以不存在问题。
从书里的案例看，一阶自相关基本上都是低于0.05的，但我的在0.10-0.12之间，所以有点儿困惑。

蛰伏小虫 发表于 2015-3-27 14:20
谢谢hycf2012.
你说的应该是二阶自相关P值的判断标准。自相关检验二阶p值有0.3以上，所以不存在问题。
...

可是 P值越大就说明不存在自相关啊，对你的结果更有利啊 困惑是什么

hycf2012 发表于 2015-3-27 22:12
可是 P值越大就说明不存在自相关啊，对你的结果更有利啊 困惑是什么

差分后的干扰项是否必然存在一阶序列相关？
如果不存在，如何解释 ？

第一个问题我也碰到，没找到答案。
第二个问题，首先，控制变量不显著没关系，表示你控制了。其次，ABC是否应该分开来回归看你的研究目的与理论分析。

当你发现核心解释变量不显著时才真正头大。