悬赏998个论坛币 面板数据对分析政策影响及数据和回归的疑问

我第一次做回归，但是这个对我十分重要，且时间紧急
希望有人能帮我看看 做的逻辑对不对， 哪些理解出了问题。
另：底部附有我的一些问题和困惑的地方


我想分析一带一路对东南亚国家的进展 注，国家 N 等于 时间 T 是无意间得来
选用面板数据，年度数据 ，2008-2017， 10年（因数据限制，中国对外净投）
选择了10个东南亚国家 （共11个东南亚国家，因东帝汶缺少数据）

模型表示为

GDPit = β0 + β1lnFDI1it + β2TD2it + β3lnLF3it + β4INF4it + β5HDI5it + εit

where GDPit denotes GDP growth (annual %), lnFDI1it denotes logarithm of Chinese net

overseas investment received by 10 Asian countries (value: US MN) TD2it denotes trade

(% of GDP), lnLF3it denotes logarithm of total labor force, INF4it denotes inflation

(annual %), lnHDI5it denotes Human Development Index, β0 is a constant, β1–β5 are the

estimated coefficients, ε is the residual term, i refers to the selected 10 Asian countries, andt is the time span.

以上是数据的描述

首先，因为净对外投资数据有负数，我在FDI的所有数据加了一个常量 30 （因负数最小值为27）

接着开始测试多重线性问题

. correlate fdi1 trade labor1 inf hdi

(obs=100)

             |     fdi1    trade   labor1      inf      hdi

-------------+---------------------------------------------

        fdi1 |   1.0000

       trade |   0.4140   1.0000

      labor1 |   0.2430  -0.2634   1.0000

         inf |  -0.0121  -0.1704   0.2720   1.0000

         hdi |   0.0607   0.6601  -0.4094  -0.3094   1.0000

绝对值小于 0.80

接着测试VIF

. regress gdp fdi1 trade labor1 inf hdi

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =       100

-------------+----------------------------------   F(5, 94)        =     16.90

       Model |  434.429276         5  86.8858551   Prob > F        =    0.0000

    Residual |  483.188008        94  5.14029795   R-squared       =    0.4734

-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.4454

       Total |  917.617283        99  9.26886145   Root MSE        =    2.2672

------------------------------------------------------------------------------

         gdp |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

        fdi1 |   .5669492   .2095794     2.71   0.008     .1508245     .983074

       trade |   .0064563    .003921     1.65   0.103     -.001329    .0142415

      labor1 |   .1695892   .1512321     1.12   0.265    -.1306857     .469864

         inf |   .0895231   .0389604     2.30   0.024     .0121664    .1668799

         hdi |   -14.9037   2.802432    -5.32   0.000    -20.46799   -9.339405

       _cons |   8.228503   3.324058     2.48   0.015     1.628508     14.8285

------------------------------------------------------------------------------

. vif

    Variable |       VIF       1/VIF  

-------------+----------------------

       trade |      2.44    0.409606

         hdi |      2.17    0.459944

        fdi1 |      1.51    0.660868

      labor1 |      1.40    0.714556

         inf |      1.15    0.871323

-------------+----------------------

    Mean VIF |      1.74

小于10

说明没有多重共线性问题

接着单位根检测

xtunitroot fisher gdp, pperron lags(0)   pvalue = 0.0000

xtunitroot fisher fdi1, pperron lags(0)   pvalue = 0.0243

xtunitroot fisher fdi1, pperron lags(1)   pvalue = 0.0133

xtunitroot fisher trade, pperron lags(0)  pvalue = 0.1168

xtunitroot fisher trade, pperron lags(1)  pvalue =0.0985

xtunitroot fisher inf, pperron lags(0)  pvalue = 0.0000  

labor1也是0

故，面板是稳定的，没有单位根问题


接着固定效应和随机效应检测


. xtreg gdp fdi1 trade labor1 inf hdi, fe

Fixed-effects (within) regression               Number of obs     =        100
Group variable: country                         Number of groups  =         10

R-sq:                                           Obs per group:
     within  = 0.1073                                         min =         10
     between = 0.2537                                         avg =       10.0
     overall = 0.1521                                         max =         10

                                                F(5,85)           =       2.04
corr(u_i, Xb)  = -0.9627                        Prob > F          =     0.0806

------------------------------------------------------------------------------
         gdp |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        fdi1 |   .2573467   .3029278     0.85   0.398    -.3449549    .8596482
       trade |   .0119573   .0161928     0.74   0.462    -.0202382    .0441528
      labor1 |   4.775972   8.187781     0.58   0.561    -11.50353    21.05547
         inf |   .1151159   .0394299     2.92   0.004     .0367187    .1935131
         hdi |   4.866999   24.73528     0.20   0.844    -44.31337    54.04737
       _cons |  -79.54596   120.6869    -0.66   0.512    -319.5038    160.4119
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  7.8919162
     sigma_e |  2.0812669
         rho |  .93497356   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(9, 85) = 2.95                       Prob > F = 0.0043

P小于0.01 说明固定效应显著

.

. xtreg gdp fdi1 trade labor1 inf hdi, re

Random-effects GLS regression                   Number of obs     =        100
Group variable: country                         Number of groups  =         10

R-sq:                                           Obs per group:
     within  = 0.0686                                         min =         10
     between = 0.7987                                         avg =       10.0
     overall = 0.4677                                         max =         10

                                                Wald chi2(5)      =      23.52
corr(u_i, X)   = 0 (assumed)                    Prob > chi2       =     0.0003

------------------------------------------------------------------------------
         gdp |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        fdi1 |   .5490596   .2369088     2.32   0.020     .0847268    1.013392
       trade |   .0048386   .0063132     0.77   0.443     -.007535    .0172122
      labor1 |   .2558804   .3039163     0.84   0.400    -.3397845    .8515453
         inf |   .0920676   .0371967     2.48   0.013     .0191634    .1649717
         hdi |   -11.7938   5.143388    -2.29   0.022    -21.87466   -1.712947
       _cons |   4.951306   6.588381     0.75   0.452    -7.961683     17.8643
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  1.3798903
     sigma_e |  2.0812669
         rho |   .3053508   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------



. xttest0

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects

        gdp[country,t] = Xb + u[country] + e[country,t]

        Estimated results:
                         |       Var     sd = sqrt(Var)
                ---------+-----------------------------
                     gdp |   9.268861        3.04448
                       e |   4.331672       2.081267
                       u |   1.904097        1.37989

        Test:   Var(u) = 0
                             chibar2(01) =     5.01
                          Prob > chibar2 =   0.0126

.


P小于0.05 说明随机效应显著

接着豪斯曼检测

. hausman fe_result re_result

                 ---- Coefficients ----
             |      (b)          (B)            (b-B)     sqrt(diag(V_b-V_B))
             |   fe_result    re_result      Difference          S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
        fdi1 |    .2573467     .5490596       -.2917129        .1887841
       trade |    .0119573     .0048386        .0071187        .0149114
      labor1 |    4.775972     .2558804        4.520092        8.182139
         inf |    .1151159     .0920676        .0230483        .0130814
         hdi |    4.866999     -11.7938         16.6608        24.19462
------------------------------------------------------------------------------
                           b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
            B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

    Test:  Ho:  difference in coefficients not systematic

                  chi2(5) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
                          =        4.44
                Prob>chi2 =      0.4875

.











不拒绝假设，选择随机效应模型。


问题

1，我想测试一带一路对东南亚国家的影响，”政策“起始于2013年，我的方程式是否可以表达到我的目标？如果不可以，表达式该怎么改？我有想过加入虚拟变量year>=2013 但是我不知道怎么操作这个，我也考虑过双重差分估计量 DD 我在网上看到，DD需要对照组，可是一带一路是在一个时间点同时向“东南亚国家推出的“ 故没有对照地区。 迫切希望这个帖子可以解决第一个问题，得到一个正确的表达式！！

2，FDI起作用需要时间，我的自变量（中国对东南亚国家的净FDI ）是不是不能达到我的目标？ 另外，FDI不是呈趋势增长，我加log这样是不是错了（非线性）

3，国家 N 等于 时间 T 这样会有什么影响，我在书上和网上也找不到答案， 既不是长面板也不是短面板

4， 我测试VIF的方法对吗？ 这是一个面板数据，我测试vif时是用的regress指令，若错误，该如何？

5，我看有的文献做了单位根检测，就不做异方差检测，可是我发现我通过了单位根，但是似乎有异方差问题，
xtreg gdp fdi1 trade labor1 inf hdi,fe
xttest3
这是我在网上看到的检验面板数据异方差的指令，但是我结果根据Hausman检测是随机效应模型（我用hausman fe_result re_result,sigmamore得出的结果也是随机效应） 。且我的N=T，不是大T小N  我该怎么办？

还有很多不明白的地方，但我想先解决这5个问题，最主要是第一个

希望有人可以看到，能尽快得到回复。

可以加我的微信 weiyi9040

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蓝色 发表于 2020-2-17 20:23
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谢谢!!!!