楼主: 田野西书
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田野西书 发表于 2018-8-1 23:51:26 |AI写论文

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. xtabond TobinQ_A_1  INDEPENDENCE_1  BOARD_NUM_LN_1 DUAL_1 ControlProportion_1 SHAREHOLDERS_LN_1 SEO_1 WOMEN_CEO EMPLOYEE_LN_1 LEVERAGE_1 AGE_LN_1,lags(2) maxldep(3) endogenous(_WOMEN_1,lag(0,2)) twostep vce(robust)
Arellano-Bond dynamic panel-data estimation     Number of obs     =      5,175
Group variable: id                              Number of groups  =      1,160
Time variable: Year
                                                Obs per group:
                                                              min =          1
                                                              avg =   4.461207
                                                              max =         11
Number of instruments =     65                  Wald chi2(13)     =     106.60
                                                Prob > chi2       =     0.0000
Two-step results
                                            (Std. Err. adjusted for clustering on id)
-------------------------------------------------------------------------------------
                    |              WC-Robust
         TobinQ_A_1 |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
--------------------+----------------------------------------------------------------
         TobinQ_A_1 |
                L1. |  -.2466403   .0536139    -4.60   0.000    -.3517216   -.1415589
                L2. |  -.1691084   .0329235    -5.14   0.000    -.2336372   -.1045796
                    |
           _WOMEN_1 |  -9.328174    2.99109    -3.12   0.002     -15.1906   -3.465745
     INDEPENDENCE_1 |   .9803128   1.520862     0.64   0.519    -2.000521    3.961147
     BOARD_NUM_LN_1 |  -.6164094   .5990199    -1.03   0.303    -1.790467     .557648
             DUAL_1 |    .131173   .1603955     0.82   0.413    -.1831964    .4455424
ControlProportion_1 |  -.0052318   .0065971    -0.79   0.428    -.0181618    .0076982
  SHAREHOLDERS_LN_1 |   .5197102   .1049699     4.95   0.000      .313973    .7254475
              SEO_1 |   .3311272   .0877823     3.77   0.000     .1590769    .5031774
          WOMEN_CEO |   .4483457   .3955307     1.13   0.257    -.3268803    1.223572
      EMPLOYEE_LN_1 |  -.4982794   .1817091    -2.74   0.006    -.8544227   -.1421362
         LEVERAGE_1 |  -.2656784   .6142671    -0.43   0.665     -1.46962     .938263
           AGE_LN_1 |   .6760216   .1866836     3.62   0.000     .3101284    1.041915
              _cons |   2.764657   2.468318     1.12   0.263    -2.073158    7.602471
-------------------------------------------------------------------------------------
Instruments for differenced equation
        GMM-type: L(2/4).TobinQ_A_1 L(2/3)._WOMEN_1
        Standard: D.INDEPENDENCE_1 D.BOARD_NUM_LN_1 D.DUAL_1 D.ControlProportion_1
                  D.SHAREHOLDERS_LN_1 D.SEO_1 D.WOMEN_CEO D.EMPLOYEE_LN_1
                  D.LEVERAGE_1 D.AGE_LN_1
Instruments for level equation
        Standard: _cons
. estat abond
Arellano-Bond test for zero autocorrelation in first-differenced errors
  +-----------------------+
  |Order |  z     Prob > z|
  |------+----------------|
  |   1  |-4.7896  0.0000 |
  |   2  |-.92447  0.3552 |
  +-----------------------+
   H0: no autocorrelation
.
end of do-file
. do "E:\STATA14\STD04000000.tmp"
. quietly xtabond TobinQ_A_1  INDEPENDENCE_1  BOARD_NUM_LN_1 DUAL_1 ControlProportion_1 SHAREHOLDERS_LN_1 SEO_1 WOMEN_CEO EMPLOYEE_LN_1 LEVERAGE_1 AGE
> _LN_1,lags(2) maxldep(3) endogenous(_WOMEN_1,lag(0,2)) twostep
. estat sargan
Sargan test of overidentifying restrictions
        H0: overidentifying restrictions are valid
        chi2(51)     =  369.3795
        Prob > chi2  =    0.0000
.
end of do-file
. do "E:\STATA14\STD04000000.tmp"
. est store DiffGMM2
.
end of do-file
. do "E:\STATA14\STD04000000.tmp"
. esttab DiffGMM2, b(%6.4f) star (* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)
----------------------------
                      (1)   
               TobinQ_A_1   
----------------------------
L.TobinQ_A_1      -0.2466***
                 (-10.97)   
L2.TobinQ_~1      -0.1691***
                 (-10.44)   
_WOMEN_1          -9.3282***
                  (-5.97)   
INDEPENDEN~1       0.9803   
                   (0.96)   
BOARD_NUM_~1      -0.6164   
                  (-1.64)   
DUAL_1             0.1312   
                   (1.25)   
ControlPro~1      -0.0052   
                  (-1.16)   
SHAREHOLDE~1       0.5197***
                   (7.50)   
SEO_1              0.3311***
                   (5.52)   
WOMEN_CEO          0.4483*  
                   (1.89)   
EMPLOYEE_L~1      -0.4983***
                  (-4.16)   
LEVERAGE_1        -0.2657   
                  (-0.67)   
AGE_LN_1           0.6760***
                   (5.71)   
_cons              2.7647*  
                   (1.79)   
----------------------------
N                    5175   
----------------------------
t statistics in parentheses
* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01
我采用差分GMM来做,_WOMEN_1内生变量,结果发现_WOMEN_1 的系数奇大无比,想知道哪里错了

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