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文档简介

1、面板PCSE估计stata操作步骤面板模型回归结果对样本数据的方差极为敏感，行业面板数据会因为不同行业规模差异往往存在较严重的异方差，而且面板自相关也不容忽视，为得到一致回归结果，我们可以采用 PCSE(panel-correctedstandard error)方法进行稳健估计。运用PCSE估计，首先要检验面板数据是否存异方差和自相关问题。一、异方差检验命令：.xtgls y x1 x2 x3,igls pan el(het).estimates store hetero.xtgls y x1 x2 x3,igls.estimates store homo.local df = e(N_g)

2、 - 1.lrtest hetero homo, df('df')注意：原假设为面板数据扰动项属于同方差。输出结果示范：.lrtest hetero homo, df('df')Likelihood-ratio testLR chi2(19) =362.04(Assumption: homo nested inhetero )Prob > chi2 =0.0000结果解读：P值等于0,因此结果拒绝原假设，即认为存在异方差。二、自相关检验首先安装一个小程序. net install st0039然后用下面命令皆可检验自相关问题：. xtserial fatal beertax spircons unrate输出结果示范：Wooldridge test for autocorrelation in panel dataH0: no first-order autocorrelationF( 1, 19) =53.595Prob > F =0.0000注意：只能检验组内自相关，不能检验其他形式自相关。而且，原假设为无自相关。结果解读：P值等于0,因此结果拒绝原假设，即认为存在自相关。三、PCSE 估计由于第一步和第二步检验结果表明样本数据存在异方差和自相关，因此采用PCSE估计会得到稳健结果。具体命令为：xtpcse y x1 x

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