Stata之動態面板數據操作

對於面板數據，如果觀測到被解釋變數隨時間而改變，則開啟了動態面板對參數估計的可能性。動態面板模型設定了一個個體的被解釋變數部分取決於前一期的值。當被解釋變數的滯後一期或者多期出現在解釋變數中。

對於短面板數據來說，需要研究短面板的固定效應模型估計，使用一階差分消除固定效應。通過解釋變數的適當滯後期作為工具變數對一階差分模型中的參數進行IV估計可以得到一致估計量。但是Stata有一些固定的命令，可以直接進行動態面板估計。如：xtabond、xtdpdsys、xtdpd。以上這些命令使得模型更加容易估計，同時也提供了相關的一些檢驗。

來源 | 計量經濟學（id：Mr-lufly），轉載已獲授權

語法格式：

xtabond depvar [indepvars] [if] [in] [,option]

注意：

1、嚴格外生的解釋變數與e不相關，所以可以作為自身的工具變數，它被指定在indepvars中。

2、先決變數或者弱外生的解釋變數與前期誤差項相關，但是與下期誤差項不相關，這些變數可以作為共江湖變數。一般設置在pre（varlist）中。

3、一個解釋變數可能是一個同期內生性解釋變數。一般設置在endogensous（varlist）。

4、可以把其他工具變數設置在inst（varlist）中。

對於一些T較大的面板數據，如果將其直接設置為工具變數，可能會導致過度識別的問題。maxldags（#）為先決變數和內生變數設置工具變數的最高滯後期數；maxldags（#）sub選項可以設定先決變數和內生變數的最大滯後期數。此外可以將lagstruct(lag,endlags)單獨對應用於pre（varlist）和endogenous（varlist）中。

其中2SLS為估計量稱為一階估計量，如果不附加其它選項為默認估計。由於模型是過度識別的，建議使用廣義矩估計方法（GMM），因為她對模型的估計是更為有效的，附加選項twostep可以實現。

對於xtabond估計後可以使用estat abond和estat sargan進行誤差自相關和過度識別約束檢驗。

****模型估計****************************************

use "E:BaiduNetdiskDownloadAdyn_data.dta"

***2sls 一階估計量***

xtabond lwage,lag(2) vce(robust)

***兩階段GMM***

xtabond lwage ,lag(2) twostep vce(robust)

***在以上的估計中，由於T=7，會產生很多的工具變數***

***使用maxldep（）限制工具變數數目***

xtabond lwage ,lag(2) twostep vce(robust) maxldep(1)

***加入其餘解釋變數及選項***

xtabond lwage occ south smsa ind,lag(2) maxldep(3) ///

pre(wks,lag(1,2)) endogenous(ms,lag(0,2)) ///

endogenous(union,lag(0,2))twostep vce(robust) artests(3)

****模型估計結束****************************************

****模型估計檢驗****************************************

xtabond lwage occ south smsa ind,lag(2) maxldep(3) ///

pre(wks,lag(1,2)) endogenous(ms,lag(0,2)) ///

endogenous(union,lag(0,2))twostep vce(robust) artests(3)

estat abond

***註：不能加入vce(robust)***

xtabond lwage occ south smsa ind,lag(2) maxldep(3) ///

pre(wks,lag(1,2)) endogenous(ms,lag(0,2)) ///

endogenous(union,lag(0,2))twostep artests(3)

estat sargan

****模型估計檢驗結束****************************************

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