xtpcse结果不显著，xtgls结果显著

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我在用stata做面板数据，为什么用xtgls结果显著，p值很小。而用xtpcse时就不显著了，p值很大。即使一开始用固定/随机效应，p值也很小。

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关键词：XTPCSE xtgls PCSE PCs xtp

我和你的一样，xtgls非常好，而xtpcse就有两个不显著了，不知道怎么调呢！

糊涂仙人 发表于 2012-8-3 12:15
我和你的一样，xtgls非常好，而xtpcse就有两个不显著了，不知道怎么调呢！

10-40个时间序列×10-20个截面面板的估计用PCSE比FGLS的估计更贴近现实(Parks,1967; Kmenta,1986)

糊涂仙人 发表于 2012-8-3 12:15
我和你的一样，xtgls非常好，而xtpcse就有两个不显著了，不知道怎么调呢！

10-40个时间序列×10-20个截面面板的估计用PCSE比FGLS的估计更贴近现实(Parks,1967; Kmenta,1986)

suiyuehong 发表于 2015-8-19 16:35
10-40个时间序列×10-20个截面面板的估计用PCSE比FGLS的估计更贴近现实(Parks,1967; Kmenta,1986)

我想请教下，您们做这些检验前做了单位根和协整检验了吗？

兔子的姐姐10 发表于 2015-12-26 11:14
我想请教下，您们做这些检验前做了单位根和协整检验了吗？

没有。我认为协整检验是对变量之间无明确理论关系，纯粹用计量关系寻找理论关联。如果前面有理论基础，完全不必。我只是在前期，符合xtpcse的检验，截面同期相关、异方差等。

suiyuehong 发表于 2015-8-19 16:35
10-40个时间序列×10-20个截面面板的估计用PCSE比FGLS的估计更贴近现实(Parks,1967; Kmenta,1986)

没有。我认为协整检验是对变量之间无明确理论关系，纯粹用计量关系寻找理论关联。如果前面有理论基础，完全不必。我只是在前期，符合xtpcse的检验，截面同期相关、异方差等。

这种情况可能与模型的选择和假设有关。`xtgls`（广义最小二乘法）和`xtpcse`（面板数据的稳健聚类标准误）在处理面板数据时采用了不同的方法来估计参数，并对异方差性和自相关性有不同的处理。

1. **xtgls**：这个命令允许你指定一个更复杂的协方差结构，比如AR(1)或ARMA等。它假定扰动项可能存在时间序列上的自相关和截面单位间的异方差。当你的数据确实满足这些复杂结构的假设时（例如，存在较强的自相关性），`xtgls`可能会给出更精确的结果，并且p值可能更小，表明结果显著。

2. **xtpcse**：这个命令使用面板校正的标准误差方法，它对标准误进行了聚类处理以修正估计中的异方差性和自相关。如果数据中存在较弱的自相关或主要问题是异方差性，则`xtpcse`可能会更适合作为稳健性检查。但在某些情况下，特别是当自相关的强度被低估时，使用`xtpcse`可能不会得到与实际相符的标准误估计。

你观察到的结果差异可能是由于模型假设下的扰动项结构的不匹配。如果数据中的自相关比异方差更为重要（这在时间序列较长的数据集中常见），那么`xtgls`可能更适合，并给出更小的p值，表明系数显著性更强。

建议检查你的数据特性，比如是否存在强烈的自相关或异方差现象，以及模型假设是否符合实际情况。此外，在经济学研究中，通常会报告几种不同方法的结果以增强结论的稳健性。

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