楼主: happy_287422301
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[问答] 互助问答第113期:关于面板数据的偏差校正LSDV法与全面FGLS法的权衡问题 [推广有奖]

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楼主
happy_287422301 在职认证  发表于 2019-6-19 21:53:47 |AI写论文

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老师好!我有个关于面板数据的偏差校正LSDV法与全面FGLS法的权衡问题,望您能拨冗给予指教。

本人使用省级面板数据做回归分析。因方程中需要包含被解释变量一阶滞后,故为动态面板,又因其为长面板,所以采用偏差校正LSDV法,Stata命令如下:


. xtlsdvc y x1 x2, initial(ah) bias(2) vcov(50)


结果显示y的一阶滞后显著。我想问的是,该方法使用的自助法(即命令中的“vcov(50)”)估计方差-协方差矩阵是否可以解决组间异方差、组内自相关以及组间同期相关问题?

另外一种方法是使用FGLS同时解决组间异方差、组内自相关以及组间同期相关问题,使用命令如下:


. xtgls y x1 x2, panels(cor) cor(ar1)


但是这一方法又不能将y的一阶滞后包含在方程中。不过既然该方法已经对组内自相关做了修正,是否意味着即便不包含y的一阶滞后,也可以得到对系数的无偏估计呢?

总之,本人既想考虑y的一阶滞后,又想解决组间异方差、组内自相关以及组间同期相关问题,以上两种方法该如何取舍呢?


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关键词:关于面板数据 LSDV 面板数据 FGLS LSD

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沙发
happy_287422301 在职认证  发表于 2019-6-19 21:54:28

【解答】

一般不推荐用FE或LSDV来估计动态面板,因为会导致估计有误差的问题(著名的Nickell Bias)。对于一个线性的动态面板模型,目前 已经有很成熟的估计方法了,并且在stata中能够很好的实现。

第一个:Simple IV 简单工具变量估计方法,就是一阶差分后对滞后项只用一个工具变量(Anderson and Hisao (1981, 1982)),xtabond2 y L.y x1 x2 x3 year, gmmstyle(L.y, lags(2 2)) ivstyle(x1 x2 x3) twostep robust noleveleq,这里robust既能控制组间异方差,也能控制组内自相关。

第二个 Arellano-Bond GMM。xtabond2 y L.y x1 x2 x3 year, gmmstyle(L.y,)) ivstyle(x1 x2 x3) twostep robust noleveleq,这里robust既能控制组间异方差,也能控制组内自相关。

第三个 System GMM。xtabond2 y L.y x1 x2 x3 year, gmmstyle(L.y,)) ivstyle(x1 x2 x3) twostep robust,这里robust既能控制组间异方差,也能控制组内自相关。

如果是模型中有组间个体之间存在同期相关,那就是横截面相关,那么上述方法都不能处理,需要新的方法比如主成分分析方法(Bail,2009)或CCE方法(Pesaran, 2006),就计算而已,推荐使用后一个。


藤椅
happy_287422301 在职认证  发表于 2019-6-19 21:54:44
学术指导:张晓峒老师
本期解答人:周乾坤老师
统筹:易仰楠
编辑:孙婷婷
技术:林毅

板凳
tianwk 发表于 2019-6-20 13:20:29
thanks for sharing

报纸
tgc1213 发表于 2019-10-8 19:49:42
happy_287422301 发表于 2019-6-19 21:54
【解答】一般不推荐用FE或LSDV来估计动态面板,因为会导致估计有误差的问题(著名的Nickell Bias)。对于一 ...
陈强的《高级计量经济学》GMM的方法只适用于短面板,如果是长面板还是应该用偏差校lsdv的方法吗?

地板
janeyaopeking 学生认证  发表于 2020-4-14 10:00:11
happy_287422301 发表于 2019-6-19 21:54
【解答】一般不推荐用FE或LSDV来估计动态面板,因为会导致估计有误差的问题(著名的Nickell Bias)。对于一 ...
您好,我想可能不推荐使用LSDV法的原因主要在于无法解决内生性吧。因为很多模型存在内生性问题,所以如果考虑有内生变量的情况下,最好使用系统GMM或差分GMM。但系统GMM和差分GMM的一个问题就是,如果是长面板数据,会因为面板比较长而产生大量的工具变量,产生过度识别问题,导致工具变量有效性被削弱。我自己的理解是,对于变量不存在内生性的长面板数据(前提是需要做检验的,对比工具变量法和普通FE的估计结果是否有显著性区别),是可以使用LSDV法的。与此同时,差分GMM和系统GMM也并非王者,二者都要求扰动项不存在自相关,这在很多长面板数据中是做不到的,随着面板的增长,工具变量的有效性会越来越低。但在很多学术论文中,即便是长面板数据也使用了差分GMM或系统GMM,未对自相关进行检验。所以在此我个人认为,方法其实不是太重要。因为内生性本身是一个很难在现实中去解决的问题,所以只要普通的回归方法能够解决问题即可。而且GMM还有一个问题就是,容易削弱变量的显著性,很多经济问题如果用差分GMM或系统GMM去分析时就会得到与理论完全不同的结论,这是比较危险的。
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木杺牧 学生认证  发表于 2020-5-10 15:37:04
楼主后面如何解决的?我也是长面板且有被解释变量滞后一阶,也是动态面板,想问最后如何选择?由于LSDVC处理不了内生性问题

8
tophemiao 发表于 2020-12-18 13:34:38
请问最后是怎么处理的呢?是先解决内生性再用lsdv吗?

9
janeyaopeking 学生认证  发表于 2021-1-18 17:46:46
木杺牧 发表于 2020-5-10 15:37
楼主后面如何解决的?我也是长面板且有被解释变量滞后一阶,也是动态面板,想问最后如何选择?由于LSDVC处理 ...
很多人用GMM。建议楼主试一下。如果工具变量过多,可以在滞后阶数后面加一个collapse,可以有效减少工具变量

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