请问哪个值是普通标准误，哪个值是聚类稳健标准误呢？为什么变量要取对数呢？

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目前大二，金融学老师布置的兴趣作业，给定的数值T小N大，为短面板。看陈强老师的《高级计量经济学及stata应用》第15.13中，提到“处理面板数据时应先确定是使用固定效用模型还是随机效用模型”，我按照书中输入了以下指令：

xtreg y x1 x2 x3,fe

estimates store FE

xtreg y x1 x2 x3,re

estimates store RE

hausman FE RE,constant sigmamore

得出我的面板数据的P值为0.0000，所以应该使用固定效应模型，但下文又提到“然而......如果聚类稳健标准误与普通标准误相差较大(在本例中，二者约相差一倍),则传统的豪斯曼检验不适用。"于是我想算一算普通标准误和聚类稳健标准误，又按照书中输入了：

reg x1 x2 x3,vce(cluster id)

reg x1 x2 x3

得出了：

. reg x1 x2 x3,vce(cluster id)

Linear regression                               Number of obs     =        540

                                                F(2, 53)          =      10.62

                                                Prob > F          =     0.0001

                                                R-squared         =     0.7247

                                                Root MSE          =     2.4e+11

                                    (Std. Err. adjusted for 54 clusters in id)

------------------------------------------------------------------------------

             |               Robust

          x1 |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

          x2 |   3.63e+09   1.19e+09     3.04   0.004     1.24e+09    6.03e+09

          x3 |   3037.495   785.6851     3.87   0.000      1461.61     4613.38

       _cons |  -5.54e+10   1.76e+10    -3.15   0.003    -9.07e+10   -2.01e+10

------------------------------------------------------------------------------

.

. reg x1 x2 x3

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =       540

-------------+----------------------------------   F(2, 537)       =    706.94

       Model |  8.0365e+25         2  4.0182e+25   Prob > F        =    0.0000

    Residual |  3.0523e+25       537  5.6840e+22   R-squared       =    0.7247

-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.7237

       Total |  1.1089e+26       539  2.0573e+23   Root MSE        =    2.4e+11

------------------------------------------------------------------------------

          x1 |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

          x2 |   3.63e+09   1.46e+09     2.49   0.013     7.71e+08    6.49e+09

          x3 |   3037.495   92.96918    32.67   0.000     2854.867    3220.123

       _cons |  -5.54e+10   2.16e+10    -2.57   0.010    -9.78e+10   -1.31e+10

------------------------------------------------------------------------------

但是由于我基础知识不太清楚，请问哪个值是普通标准误，哪个值是聚类稳健标准误呢？请指教。



由于找了很久资料都没有这样的说明，于是我暂且跳过了这个步骤，根据老师给的数据输入了以下指令

xtabond2 y l.y x1 x2 x3 x2006-x2015, gmm(l.y) iv(x1 x2 x3) nolevel twostep robust

但是得出来的值都很小：

Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z =  -1.08  Pr > z =  0.278
Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z =  -1.83  Pr > z =  0.067
------------------------------------------------------------------------------
Sargan test of overid. restrictions: chi2(25)   = 240.08  Prob > chi2 =  0.000
  (Not robust, but not weakened by many instruments.)
Hansen test of overid. restrictions: chi2(25)   =  36.63  Prob > chi2 =  0.063
  (Robust, but weakened by many instruments.)


老师说让我把所有变量取对数，我做了之后Sargan值稍微变大了一点，但还是小于0.1。我想问为什么要取对数呢？
在知网上搜了很多使用GMM动态面板的论文，但学者们都是直接给结论，没有过程。是我的搜索方式不对吗？请问有什么推荐吗？

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关键词：stata

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上面的表格中Robust Std. Err.那一列是聚类稳健标准误，下面的表格中Std. Err.那一列是普通的。至于为什么取log，大概是为了消除异方差？

我也有这个疑问，请问楼主解决了吗

你后面的代码中，并不是固定效应回归，而是混合回归。以同时控制个体和时间固定效应为例，如果用普通标准误，代码是regress y x1 x2 x3 i.id i.year；如果用聚类稳健标准误，代码是regress y x1 x2 x3 i.id i.year, vce(cluster id)。

Sea.Zeng 发表于 2019-11-12 16:23
你后面的代码中，并不是固定效应回归，而是混合回归。以同时控制个体和时间固定效应为例，如果用普通标准误 ...

谢谢 如果用异方差稳健标准误是r   如果用聚类标准误是vce(cluster id)  那有既异方差稳健又聚类的标准误吗？ 代码应该怎么写？

y97986 发表于 2020-5-1 14:38
谢谢 如果用异方差稳健标准误是r   如果用聚类标准误是vce(cluster id)  那有既异方差稳健又聚类的标准误 ...

你要知道聚类稳健标准误的含义：既允许异方差的存在，又允许组内自相关。

Sea.Zeng 发表于 2020-5-1 15:12
你要知道聚类稳健标准误的含义：既允许异方差的存在，又允许组内自相关。

您好，老师，这个允许异方差存在，到底是聚类内还是聚类间呢？