[求助]对面板模型估计的疑惑 - Stata专版

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交通研究 发表于 2009-2-15 13:21:00 |AI写论文

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我想估计两个面板数据y和x之间的这样一个关系，D（y）＝D（y）的滞后一阶＋D（Y）的滞后二阶＋D（x）的滞后一阶＋D（x）的滞后二阶其中D表示一阶差分。我用stata10.1中的xtabond来估计的，请大家看看这样估计的结果时候和我的前提方程是一样的呢。. xtabond dlngdp ldlnfdi, lags(2) pre(ldlnfdi , lagstruct(1,.)) artests(4) vce(gmm) note: ldlnfdi dropped because of collinearityArellano-Bond dynamic panel-data estimation&nbsp; Number of obs&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; =&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 377 Group variable: dq&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Number of groups&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; =&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 29 Time variable: t &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Obs per group:&nbsp;&nbsp;&nbsp; min =&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 13 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; avg =&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 13 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; max =&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 13Number of instruments =&nbsp;&nbsp;&nbsp; 197&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Wald chi2(4)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; =&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 39.35 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Prob &gt; chi2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; =&nbsp;&nbsp;&nbsp; 0.0000 One-step results ------------------------------------------------------------------------------ &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; dlngdp |&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Coef.&nbsp;&nbsp; Std. Err.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; z&nbsp;&nbsp;&nbsp; P&gt;|z|&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; dlngdp | &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; L1. |&nbsp; -.1807558&nbsp;&nbsp; .0430022&nbsp;&nbsp;&nbsp; -4.20&nbsp;&nbsp; 0.000&nbsp;&nbsp;&nbsp; -.2650386&nbsp;&nbsp; -.0964729 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; L2. |&nbsp; -.1604933&nbsp;&nbsp; .0536463&nbsp;&nbsp;&nbsp; -2.99&nbsp;&nbsp; 0.003&nbsp;&nbsp;&nbsp; -.2656382&nbsp;&nbsp; -.0553485 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; ldlnfdi | &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; L1. |&nbsp;&nbsp;&nbsp; .006767&nbsp;&nbsp; .0066667&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 1.02&nbsp;&nbsp; 0.310&nbsp;&nbsp;&nbsp; -.0062996&nbsp;&nbsp;&nbsp; .0198336 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; --. |&nbsp; -.0242143&nbsp;&nbsp; .0086844&nbsp;&nbsp;&nbsp; -2.79&nbsp;&nbsp; 0.005&nbsp;&nbsp;&nbsp; -.0412353&nbsp;&nbsp; -.0071932 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; _cons |&nbsp;&nbsp; .1112045&nbsp;&nbsp; .0079566&nbsp;&nbsp;&nbsp; 13.98&nbsp;&nbsp; 0.000&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; .0956099&nbsp;&nbsp;&nbsp; .1267991 ------------------------------------------------------------------------------ Instruments for differenced equation &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; GMM-type: L(2/.).dlngdp L(1/.).L.ldlnfdi &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Standard: D.ldlnfdi Instruments for level equation &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Standard: _cons 其中dlngdp为D(Y),L1和L2分别为一阶和二阶滞后；ldlnfdi表示d（x）的一阶滞后，L1表示d（x）的二阶滞后。我目前的疑惑是，对于GMM的xtabond估计，我这样的估计结果是否达到了我开始设定模型的要求？？？？？？

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关键词：面板模型模型估计 Collinearity Instruments Instrument because dynamic groups 模型

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