请教一下用GMM来测panel data的lag length

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

panel data不能直接用lag length criterion。 GMM的sum of square可以用来weight模型。可是遇到个很大的问题，无论我的lag length是选1,2,3,4还是5。得到的sum of square都是30上下，没有big jump不知道怎么办，很急啊啊啊
有用GMM的同学么，请帮忙看看（我的panel data是两个variable，538个cross section，38个time period)
A                       
Lag 1     33.01899       
Lag 2     33.55311       
Lag 3      32.52414       
Lag 4     30.84878       
Lag5              29.83486       

B       lag1  158.4245
        lag2 160.9157
        lag3 155.6786
        lag4 149.5894
        lag5 136.2440
不知道我的模型有没有错
比如lag1 A当dependent variable的时候，independent variable我就选的A（t-1) B(t-1)常数和时间dummy variable
而且也不知道instrument怎么加，如果加上，sum of square更加没有big jump

for instance
Dependent Variable: A                               
Method: Panel Generalized Method of Moments                               
Transformation: First Differences                               
Date: 10/02/10   Time: 12:22                               
Sample (adjusted): 1973 2007                               
Periods included: 35                               
Cross-sections included: 538                               
Total panel (balanced) observations: 18830                               
White period instrument weighting matrix                               
White period standard errors & covariance (d.f. corrected)                               
Instrument list: @DYN(A,-2) A A(-1) A(                               
        -2) A(-3) B(-1) B(-2) B(-3)                               
        @LEV(@SYSPER)                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
A(-1)        -0.008673        0.001662        -5.219493        0.0000
A(-2)        -0.054881        0.001266        -43.34828        0.0000
A(-3)        -0.011162        0.000634        -17.59607        0.0000
B(-1)        -0.001182        0.001178        -1.003625        0.3156
B(-2)        0.010783        0.001829        5.896227        0.0000
B(-3)        0.007758        0.001130        6.863489        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1973"))        0.036532        0.001152        31.69921        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1974"))        -0.004885        0.000465        -10.49623        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1975"))        -0.002030        0.000386        -5.251594        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1976"))        -0.014199        0.000513        -27.66525        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1977"))        -0.013650        0.000364        -37.54621        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1978"))        0.016846        0.000286        58.95326        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1979"))        0.001405        0.000319        4.411952        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1980"))        0.015830        0.000501        31.61025        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1981"))        -0.001400        0.000502        -2.789488        0.0053
@LEV(@ISPERIOD("1982"))        -0.044384        0.000578        -76.78486        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1983"))        -0.020260        0.000432        -46.92039        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1984"))        0.012220        0.000344        35.52046        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1985"))        -0.044577        0.000359        -124.1857        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1986"))        -0.025688        0.000451        -56.99584        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1987"))        0.004172        0.000472        8.830789        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1988"))        0.018285        0.000446        40.98522        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1989"))        0.036174        0.000528        68.44916        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1990"))        -0.026178        0.000460        -56.89363        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1991"))        0.005907        0.000465        12.70309        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1992"))        0.006223        0.000373        16.68492        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1993"))        -0.009373        0.000297        -31.50862        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1994"))        0.011384        0.000279        40.85932        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1995"))        -0.004561        0.000401        -11.36706        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1996"))        0.004735        0.000347        13.65229        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1997"))        0.003255        0.000297        10.97664        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1998"))        -0.004584        0.000331        -13.85367        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("1999"))        -0.022661        0.000324        -69.92821        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("2000"))        0.026581        0.000379        70.19013        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("2001"))        -0.008789        0.000388        -22.62406        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("2002"))        -0.036380        0.000418        -87.05344        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("2003"))        0.013257        0.000321        41.32528        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("2004"))        0.003301        0.000524        6.294034        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("2005"))        -0.000900        0.000575        -1.565527        0.1175
@LEV(@ISPERIOD("2006"))        0.018320        0.000401        45.63402        0.0000
@LEV(@ISPERIOD("2007"))        0.008086        0.000332        24.33079        0.0000
                               
        Effects Specification                       
                               
Cross-section fixed (first differences)                               
Period fixed (dummy variables)                               
                               
Mean dependent var        -0.001432            S.D. dependent var                0.043727
S.E. of regression        0.039314            Sum squared resid                29.03966
J-statistic        679.8457            Instrument rank                539.000000

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏1 回帖

关键词：panel data length Panel Data leng Data Panel GMM lag length

有人做panel data么？lag length 是不是只能用GMM测。如果GMM测不出来怎么办。。求救。。。

把论坛资料都看了
还是不知道怎么构造restricted和unrestricted的model来求他们sum of square residual

突然想到GMM要同时构造两个等式么，还是可以一个一个来？
我想的是测试两个变量的granger causality,用vector autoregression测试前，先用GMM的matrix weight测试他们的lag length。我的两个变量的fmexpnd和nonfarm
对于1-5每一个lag length我都用GMM测试sum of square residual
比如lag2，differencing以后（数据本身就已经transform好了的）
fmexpnd（t)=c(1)fmexpnd(t-1)+c(2)fmexpnd(t-2)+c(3)nonfarm(t-1)+c(4)nonfarm(t-2)+constance+error term
nonfarm(t)=c(1)fmexpnd(t-1)+c(2)fmexpnd(t-2)+c(3)nonfarm(t-1)+c(4)nonfarm(t-2)+constance+error term
这两个等式对么？需要一起测试么？还是可以用Wizard一个一个equation来。instrument又是神马。。。我没有exogenous variable目的就是这两个variables。
想很久了，求助。论坛币都用来下资料了，实在是没有可以悬赏的。求帮助。

路过 学习一下

thanks a lot