短期面板数据中reg后面不同option回归得到的结果不一样

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在短期面板数据中，为了对比不同reg指令的结果有什么不同，输入如下指令：

1. use "D:\stata15\HE\traffic",clear
   
2. tsset state year
   
3. reg fatal beertax spircons unrate perinck i.state,nocons r
   
4. est store _nocons_r
   
5. reg fatal beertax spircons unrate perinck i.state,nocons vce(cluster state)
   
6. est store _nocons_vce
   
7. esttab _nocons_r _nocons_vce using myreg.rtf,replace

复制代码

得到图片中每个个体的截距项。
我想请问的是：1. reg指令后面的option选项中加入robust和vce(cluster state)结果怎么不一样？
2.是否在时间序列中robust和vce(cluster time)也会导致结果不一致？
3.它们在面板数据中有何异同以及在时间序列中有什么区别？
4.在面板数据中使用xtreg回归时，option选项后面加入robust或vce(cluster)，陈强老师在其书本《高级计量经济学及Stata应用  第2版》p261页中说效果一样，我想请问，它们的背后原理是什么？
谢谢各位坛友的悉心解惑！

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看命令manul里面介绍

1. 还是要自己看一下手册，那边说明会比较清楚。2. 针对你的 1,4 问题，xtreg回归时，option选项后面加入robust或vce(cluster) 都是做 vce(cluster)，所以结果会一样。而 reg指令后面的option选项中加入robust和vce(cluster state)结果做的不一样，所以结果会不一样。

黃河泉 发表于 2018-7-18 08:45
1. 还是要自己看一下手册，那边说明会比较清楚。2. 针对你的 1,4 问题，xtreg回归时，option选项后面加入ro ...

谢谢黄老师的悉心解答，目前已搞明白了[biggrin]

Stata 9的时候xtreg的结果是不同的
Stata9以后修正了
下面是stata 9运行结果，明显标准误不同

1. . webuse "nlswork.dta", clear
   
2. (National Longitudinal Survey.  Young Women 14-26 years of age in 1968)
   
3. 
   
4. . xtset idcode year
   
5.        panel variable:  idcode (unbalanced)
   
6.         time variable:  year, 68 to 88, but with gaps
   
7. 
   
8. . xtreg ln_wage tenure, fe vce(robust)
   
9. 
   
10. Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =     28101
    
11. Group variable (i): idcode                      Number of groups   =      4699
    
12. 
    
13. R-sq:  within  = 0.0972                         Obs per group: min =         1
    
14.        between = 0.1966                                        avg =       6.0
    
15.        overall = 0.1373                                        max =        15
    
16. 
    
17.                                                 F(1,23401)         =   2366.23
    
18. corr(u_i, Xb)  = 0.1395                         Prob > F           =    0.0000
    
19. 
    
20. ------------------------------------------------------------------------------
    
21.              |               Robust
    
22.      ln_wage |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
    
23. -------------+----------------------------------------------------------------
    
24.       tenure |   .0341807   .0007027    48.64   0.000     .0328035     .035558
    
25.        _cons |   1.570329   .0029761   527.65   0.000     1.564496    1.576163
    
26. -------------+----------------------------------------------------------------
    
27.      sigma_u |  .39172445
    
28.      sigma_e |  .30357621
    
29.          rho |  .62477177   (fraction of variance due to u_i)
    
30. ------------------------------------------------------------------------------
    
31. 
    
32. . xtreg ln_wage tenure, fe cluster(idcode )
    
33. 
    
34. Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =     28101
    
35. Group variable (i): idcode                      Number of groups   =      4699
    
36. 
    
37. R-sq:  within  = 0.0972                         Obs per group: min =         1
    
38.        between = 0.1966                                        avg =       6.0
    
39.        overall = 0.1373                                        max =        15
    
40. 
    
41.                                                 F(1,4698)          =   1221.93
    
42. corr(u_i, Xb)  = 0.1395                         Prob > F           =    0.0000
    
43. 
    
44.                               (Std. Err. adjusted for 4699 clusters in idcode)
    
45. ------------------------------------------------------------------------------
    
46.              |               Robust
    
47.      ln_wage |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
    
48. -------------+----------------------------------------------------------------
    
49.       tenure |   .0341807   .0009778    34.96   0.000     .0322638    .0360977
    
50.        _cons |   1.570329   .0030546   514.09   0.000     1.564341    1.576318
    
51. -------------+----------------------------------------------------------------
    
52.      sigma_u |  .39172445
    
53.      sigma_e |  .30357621
    
54.          rho |  .62477177   (fraction of variance due to u_i)
    
55. ------------------------------------------------------------------------------

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不是谁的书上怎么写，要看软件的书上怎么写
命令是软件的公式编写了。

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