[面板数据求助] 求助----关于xtabond2命令Sargan值的困惑 [推广有奖]

21楼

jiangbogz 发表于 2012-3-21 16:45:57

xtabond做动态面板数据的sargan检验、ar（1）和ar（2）检验的判断标准，11楼理解得很对。不过，这个东西，有人确实不太清楚。我这几天看过一篇国外的文献上面，就将sargan检验的判断标准弄反了，搞的我这个菜鸟还以为自己错了。

看庭前花开花落；
望天上云卷云舒。

22楼

mousongping1986 发表于 2012-4-13 21:36:47

dzm0212 发表于 2010-4-22 23:13
5楼的说错了吧，呵呵，萨甘统计量应该比较大才好，因为原假设是不存在过度约束。

正解！！！

[img][img] 三人行，必有我师

23楼

steveopea 发表于 2012-5-31 21:10:02

AR（2）在哪里看？我用xtserial这个命令只有一阶的啊。。。

24楼

likekent 发表于 2012-6-5 00:18:18

用DIFF-GMM做动态面板估计时，由于是通过取一阶差分获取工具变量，因此随机扰动项de(t)=e(t)-e(t-1)，而de(t-1)=e(t-1)-e(t-2)。显然，随机扰动项是存在一阶自相关的，因此ar(1)检验时通常会“不拒绝”原假设（原假设是存在序列相关），但扰动项的差分不能有二阶或更高阶的自相关，如果存在，意味着原来的随机扰动项中是存在序列相关的，此时应对模型进行修正（比如增加被解释变量的滞后阶数）。至于判断标准，则没有明确要求，看个人对显著性水平的要求。实践中，ar(1)的p值通常比较小，而ar(2)的选择则看显著性水平定在多少，文献中高于5%是可以接受的。
萨根检验是动态面板必须要做的，由于动态面板涉及到工具变量的选取，当工具变量比较多的时候，会存在工具变量的过度识别问题，萨根检验的原假设是所有的工具变量都是有效的，因此其p值应比较大。如果p值比较小，意味着选取的工具变量可能与扰动项相关，从而不是有效的工具变量集。
近来看文献，很多文章在静态面板估计中亦考虑内生性问题，从而使用萨根检验检验工具变量的有效性，在实践中发现萨根检验一般都通过了，但采用Hausman检验对IV-FE和普通的FE进行检验的时候，大多不拒绝原假设，这表明IV-FE似乎并无必要。

25楼

peyzf 发表于 2013-7-13 03:55:13

但两个Sargen检验的结论完全相反？

Sargan test of overid. restrictions: chi2(24) =  67.47  Prob > chi2 =  0.000
  (Not robust, but not weakened by many instruments.)
Hansen test of overid. restrictions: chi2(24) =  22.74  Prob > chi2 =  0.535
  (Robust, but can be weakened by many instruments.)

what's wrong?