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楼主: leidenuniv
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[面板数据求助] 请教空间面板模型GMM命令能解决内生性问题吗 [推广有奖]

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leidenuniv 在职认证  发表于 2019-6-20 10:29:56 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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大家好,使用面板模型GMM命令能解决内生性问题吗?例如得到以下结果
==============================================================================
* Spatial Panel Autoregressive Generalized Method of Moments (SPGMM)
==============================================================================
  im2 = rd + b1
------------------------------------------------------------------------------
  Sample Size       =         360   |   Cross Sections Number   =          30
  Wald Test         =    561.0742   |   P-Value > Chi2(2)       =      0.0000
  F-Test            =    280.5371   |   P-Value > F(2 , 328)    =      0.0000
(Buse 1973) R2     =      0.9462   |   Raw Moments R2          =      0.9576
(Buse 1973) R2 Adj =      0.9411   |   Raw Moments R2 Adj      =      0.9536
  Root MSE (Sigma)  =  1.3769e+08   |   Log Likelihood Function =  -7240.6440
------------------------------------------------------------------------------
- R2h= 0.6125   R2h Adj= 0.5759  F-Test =  282.16 P-Value > F(2 , 328) 0.0000
- R2v= 0.4187   R2v Adj= 0.3638  F-Test =  128.59 P-Value > F(2 , 328) 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
         im2 |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
im2          |
          rd |    .002901   .0001704    17.02   0.000     .0025657    .0032362
          b1 |   1.73e+07    7257701     2.38   0.018      2986331    3.15e+07
       _cons |  -2.04e+08   1.40e+08    -1.46   0.145    -4.79e+08    7.06e+07
------------------------------------------------------------------------------

==============================================================================
* Panel Model Selection Diagnostic Criteria
==============================================================================
- Log Likelihood Function                   LLF            =  -7240.6440
---------------------------------------------------------------------------
- Akaike Information Criterion              (1974) AIC     =  1.7563e+16
- Akaike Information Criterion              (1973) Log AIC =     37.4046
---------------------------------------------------------------------------
- Schwarz Criterion                         (1978) SC      =  1.8141e+16
- Schwarz Criterion                         (1978) Log SC  =     37.4370
---------------------------------------------------------------------------
- Amemiya Prediction Criterion              (1969) FPE     =  1.9116e+16
- Hannan-Quinn Criterion                    (1979) HQ      =  1.7791e+16
- Rice Criterion                            (1984) Rice    =  1.7566e+16
- Shibata Criterion                         (1981) Shibata =  1.7561e+16
- Craven-Wahba Generalized Cross Validation (1979) GCV     =  1.7565e+16
------------------------------------------------------------------------------

==============================================================================
*** Spatial Panel Aautocorrelation Tests
==============================================================================
  Ho: Error has No Spatial AutoCorrelation
  Ha: Error has    Spatial AutoCorrelation

- GLOBAL Moran MI            =   0.1822     P-Value > Z( 5.278)   0.0000
- GLOBAL Geary GC            =   0.8676     P-Value > Z(-1.570)   0.1164
- GLOBAL Getis-Ords GO       =  -0.7894     P-Value > Z(-5.278)   0.0000
------------------------------------------------------------------------------
- Moran MI Error Test        =   1.3045     P-Value > Z(37.306)   0.1921
------------------------------------------------------------------------------
- LM Error (Burridge)        =  21.4882     P-Value > Chi2(1)     0.0000
- LM Error (Robust)          =  35.8859     P-Value > Chi2(1)     0.0000
------------------------------------------------------------------------------
  Ho: Spatial Lagged Dependent Variable has No Spatial AutoCorrelation
  Ha: Spatial Lagged Dependent Variable has    Spatial AutoCorrelation

- LM Lag (Anselin)           =   7.2551     P-Value > Chi2(1)     0.0071
- LM Lag (Robust)            =  21.6528     P-Value > Chi2(1)     0.0000
------------------------------------------------------------------------------
  Ho: No General Spatial AutoCorrelation
  Ha:    General Spatial AutoCorrelation

- LM SAC (LMErr+LMLag_R)     =  43.1410     P-Value > Chi2(2)     0.0000
- LM SAC (LMLag+LMErr_R)     =  43.1410     P-Value > Chi2(2)     0.0000
------------------------------------------------------------------------------

==============================================================================
*** Panel Heteroscedasticity Tests
==============================================================================
  Ho: Panel Homoscedasticity - Ha: Panel Heteroscedasticity

- Engle LM ARCH Test AR(1): E2 = E2_1   = 141.1295   P-Value > Chi2(1)  0.0000
------------------------------------------------------------------------------
- Hall-Pagan LM Test:   E2 = Yh         =  89.3058   P-Value > Chi2(1)  0.0000
- Hall-Pagan LM Test:   E2 = Yh2        = 104.2641   P-Value > Chi2(1)  0.0000
- Hall-Pagan LM Test:   E2 = LYh2       =  40.3740   P-Value > Chi2(1)  0.0000
------------------------------------------------------------------------------
- Harvey LM Test:    LogE2 = X          = 102.4939   P-Value > Chi2(2)  0.0000
- Wald Test:         LogE2 = X          = 252.8936   P-Value > Chi2(1)  0.0000
- Glejser LM Test:     |E| = X          = 240.3061   P-Value > Chi2(2)  0.0000
- Breusch-Godfrey Test:  E = E_1 X      = 171.8405   P-Value > Chi2(1)  0.0000
------------------------------------------------------------------------------
- Machado-Santos-Silva Test: Ev=Yh Yh2  = 138.3565   P-Value > Chi2(2)  0.0000
- Machado-Santos-Silva Test: Ev=X       = 137.3670   P-Value > Chi2(2)  0.0000
------------------------------------------------------------------------------
- White Test - Koenker(R2): E2 = X      =  93.2900   P-Value > Chi2(2)  0.0000
- White Test - B-P-G (SSR): E2 = X      = 527.6387   P-Value > Chi2(2)  0.0000
------------------------------------------------------------------------------
- White Test - Koenker(R2): E2 = X X2   = 108.0093   P-Value > Chi2(4)  0.0000
- White Test - B-P-G (SSR): E2 = X X2   = 610.8894   P-Value > Chi2(4)  0.0000
------------------------------------------------------------------------------
- White Test - Koenker(R2): E2 = X X2 XX= 108.0370   P-Value > Chi2(5)  0.0000
- White Test - B-P-G (SSR): E2 = X X2 XX= 611.0460   P-Value > Chi2(5)  0.0000
------------------------------------------------------------------------------
- Cook-Weisberg LM Test: E2/S2n = Yh    = 505.1046   P-Value > Chi2(1)  0.0000
- Cook-Weisberg LM Test: E2/S2n = X     = 527.6387   P-Value > Chi2(2)  0.0000
------------------------------------------------------------------------------
*** Single Variable Tests (E2/Sig2):
- Cook-Weisberg LM Test: rd                = 522.1888 P-Value > Chi2(1) 0.0000
- Cook-Weisberg LM Test: b1                = 226.0054 P-Value > Chi2(1) 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
*** Single Variable Tests:
- King LM Test: rd                         = 214.8472 P-Value > Chi2(1) 0.0000
- King LM Test: b1                         = 212.0716 P-Value > Chi2(1) 0.0000
------------------------------------------------------------------------------

==============================================================================
* Panel Groupwise Heteroscedasticity Tests
==============================================================================
  Ho: Panel Homoscedasticity - Ha: Panel Groupwise Heteroscedasticity

- Lagrange Multiplier LM Test     =1624.3008     P-Value > Chi2(29)  0.0000
- Likelihood Ratio LR Test        = 629.6604     P-Value > Chi2(29)  0.0000
- Wald Test                       = 5.40e+04     P-Value > Chi2(30)  0.0000
------------------------------------------------------------------------------

==============================================================================
* Panel Non Normality Tests
==============================================================================
Ho: Normality - Ha: Non Normality
------------------------------------------------------------------------------
*** Non Normality Tests:
- Jarque-Bera LM Test                  =1300.6427     P-Value > Chi2(2) 0.0000
- White IM Test                        =1382.5130     P-Value > Chi2(2) 0.0000
- Doornik-Hansen LM Test               = 370.6308     P-Value > Chi2(2) 0.0000
- Geary LM Test                        = -10.3229     P-Value > Chi2(2) 0.0057
- Anderson-Darling Z Test              =  14.9347     P > Z(11.836)     1.0000
- D'Agostino-Pearson LM Test           =  72.1838     P-Value > Chi2(2) 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
*** Skewness Tests:
- Srivastava LM Skewness Test          =   0.0003     P-Value > Chi2(1) 0.9874
- Small LM Skewness Test               =   0.0003     P-Value > Chi2(1) 0.9871
- Skewness Z Test                      =   0.0162     P-Value > Chi2(1) 0.9871
------------------------------------------------------------------------------
*** Kurtosis Tests:
- Srivastava  Z Kurtosis Test          =  36.0644     P-Value > Z(0,1)  0.0000
- Small LM Kurtosis Test               =  72.1836     P-Value > Chi2(1) 0.0000
- Kurtosis Z Test                      =   8.4961     P-Value > Chi2(1) 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
    Skewness Coefficient =  0.0020     - Standard Deviation =  0.1286
    Kurtosis Coefficient = 12.3118     - Standard Deviation =  0.2564
------------------------------------------------------------------------------
    Runs Test: (83) Runs -  (189) Positives - (171) Negatives
    Standard Deviation Runs Sig(k) =  9.4499 , Mean Runs E(k) = 180.5500
    95% Conf. Interval [E(k)+/- 1.96* Sig(k)] = (162.0283 , 199.0717 )
------------------------------------------------------------------------------

==============================================================================
*** Tobit Heteroscedasticity LM Tests
==============================================================================
Separate LM Tests - Ho: Homoscedasticity
- LM Test: rd                   =   91.4368   P-Value > Chi2(1)   0.0000
- LM Test: b1                   =  229.9259   P-Value > Chi2(1)   0.0000

Joint LM Test     - Ho: Homoscedasticity
- LM Test                      =  247.1620   P-Value > Chi2(2)   0.0000

==============================================================================
*** Tobit Non Normality LM Tests
==============================================================================
LM Test - Ho: No Skewness
- LM Test                      =   57.2290   P-Value > Chi2(1)   0.0000

LM test - Ho: No Kurtosis
- LM Test                      =   63.4978   P-Value > Chi2(1)   0.0000

LM Test - Ho: Normality (No Kurtosis, No Skewness)
- Pagan-Vella LM Test          =   74.8666   P-Value > Chi2(2)   0.0000
- Chesher-Irish LM Test        =  154.4508   P-Value > Chi2(2)   0.0000
------------------------------------------------------------------------------

* Marginal Effect - Elasticity: Linear *

+---------------------------------------------------------------------------+
|   Variable | Marginal_Effect(B) |     Elasticity(Es) |               Mean |
|------------+--------------------+--------------------+--------------------|
|im2         |                    |                    |                    |
|         rd |             0.0029 |             0.7773 |   78975666666.6667 |
|         b1 |      17263845.0613 |             1.2074 |            20.6137 |
+---------------------------------------------------------------------------+
Mean of Dependent Variable =  2.9475e+08
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KateFun 发表于 2019-7-12 11:41:16 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
您好,可以请问您一下,您是如何得到SPGMM的程序的,能否分享一下呀?谢谢

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