面板矩方法（GMM）估计方法可以替代F检验和H检验吗？

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本人毕业论文，5年31个省关于3各变量的面板数据，老板要求建立PVAR模型。一直在论坛找帖子学习（笑哭）昨天自己用Eviews将数据进行了面板单位根检验，结果显示数据是平稳的，所以今天继续，看到有的论文说接下来应该是确定具体的模型，目前看到两种说法：
1、确定面板数据的模型一般要进行F检验和Hausman检验（貌似是适用所有的面板数据）
2、看到有直接建立PVAR模型的前辈的三个步骤：面板矩方法（GMM）估计PVAR模型；估计脉冲响应函数——脉冲响应；误差项的方差分解。（因为我的目的是建立PVAR模型，所以是不是直接按这个步骤来就行啊？）
所以请问各位大佬，面板矩方法（GMM）估计方法可以替代F检验和H检验来确定具体面板数据的PVAR模型吗？我可以直接按那个步骤来吗？


然后就是如果可以的话，我晓得接下来可能得用stata，于是具体的“STATA面板数据模型分析的详细步骤和命令”也还没找到，有没有哪位小伙伴可以分享下~

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关键词：F检验 GMM stata面板数据 Hausman检验 STATA面板 我是要成为海贼王的女汉纸啊！

跪求各位大大赐教啊~~~

嗯，我的数据应该属于那种宽而短的数据，也看见有大神说这样“宽短”的数据不用做单位根检验。但我还是做了，结果也很好

所以，接下来是确定具体模型啊

要不，就算个我自己学习历程贴好了？？？。。。还是很期待大神指导啊

刚用Eviews进行了单位根检验和协整检验，结果：数据平稳，存在协整关系

看到别的帖子说：
“面板数据模型的选择通常有三种形式：
一种是混合估计模型（Pooled Regression Model）。如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。
一种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量的方法估计回归参数。
一种是随机效应模型（Random Effects Regression Model）。如果固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应，并且这两个随机误差项都服从正态分布，则固定效应模型就变成了随机效应模型。”
“在面板数据模型形式的选择方法上，我们经常采用F检验决定选用混合模型还是固定效应模型，然后用Hausman检验确定应该建立随机效应模型还是固定效应模型。检验完毕后，我们也就知道该选用哪种模型了，然后我们就开始回归。”
所以对于我这种一开始就想构建PVAR模型的情况，是不是出发点错了？按照上面说的检验出来只可能是上面三种模型中的一种吗？还是说PVAR模型就是这三种的一种呢？

向静静 发表于 2018-3-14 19:29
看到别的帖子说：
“面板数据模型的选择通常有三种形式：
一种是混合估计模型（Pooled Regression Model） ...

所以这个操作也应该是用stata吧?求各位路过的大神有空帮忙了解一下

向静静 发表于 2018-3-14 11:19
本人毕业论文，5年31个省关于3各变量的面板数据，老板要求建立PVAR模型。一直在论坛找帖子学习（笑哭）昨天 ...

做 panel data 的 estimation 时，一共有三个模型可选：pool model，random effect model，fixed
effect model
Breusch-Pagan test 用来决定用 pool model 还是 REM/FEM
Hausman test 用来决定用 REM 还是 FEM

【Breusch-Pagan test
的stata命令】
> reg 变量名, robust
> xtreg 变量名, re
> xttest0
判断：P 是 0.00——reject H0:pooled model——individual effect model——进一步用 Hausman test 确定用
FEM 还是 REM

【Hausman test命令】
>xtreg 变量名, fe
>est store fixed
>xtreg 变量名, re
>hausman fixed
判断：p 值为 0——reject Ho: individual effect 与 Xs 无关（REM）——用 FEM

renyer 发表于 2018-3-15 01:04
做 panel data 的 estimation 时，一共有三个模型可选：pool model，random effect model，fixed
effec ...

谢谢，我先试试~