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1、DIF-GMM和SYS-GMM(SystemGMM)面板数据模型最常用的估计方法是固定效应模型和随机效应模型,当解释变量具有内生性时,这两种模型均不能保证得出无偏的参数估计,此时,工具变量法是更为合适的估计方法。本文的实证模型中由于出现了滞后被解释变量,模型的内生性问题不可避免地出现了。为了得出实证方程(1)无偏估计值,选择合适的工具变量是十分必要的。对于这个问题,Arellano和Bond(1991)[15]提出了用一阶差分GMM(firstdifferencedGMM)估计方法来解决。但是,Blundell和Bond(1998)[16]曾指出,一阶差分GMM估计方法容易受到弱工具变
2、量的影响而得到有偏的估计结果。为了克服弱工具变量的影响,Arellano和Bover(1995)[17]以及Blundell和Bond(1998)提出了另外一种更加有效的方法,即系统GMM(SystemGMM)估计方法。其具体做法是将水平回归方程和差分回归方程结合起来进行估计,在这种估计方法中,滞后水平作为一阶差分的工具变量,而一阶差分又作为水平变量的工具变量。 *-两阶段估计 *-AB91(Tab4(a2))考虑异方差问题 *-思路： *利用第一阶段估计得到的残差构造方差-协方差矩阵，进而重新估计模型 xtabondnL(0/1).wL(0/2).(kys
3、)yr1980-yr1984,lags(2)twostep eststoreab4_twostep *-说明：此时，Sargan检验无法拒绝原假设 estatsargan *-AB91重要建议： * (1)采用一阶段估计结果进行系数显著性的统计推断； * (2)采用两阶段估计给出的Sargan统计量进行模型筛选 *-进一步的讨论： * 虽然AB91建议不要采用两阶段(非稳健)估计进行统计推断， * 但Windmeijer(2005,JournalofEconometrics)通过模拟分析表明， * 采用纠
4、偏(bias-corrected,WC)后的稳健性VCE，可以更好地进行统计推断 xtabondnL(0/1).wL(0/2).(kys)yr1980-yr1984, /// lags(2)twostepvce(robust) eststoreab_wc_rb *-结果对比 localmm"ab4_one_rbab4_twostepab_wc_rb" esttab`mm',mtitle(`mm') *-结论： * AB91_onestep_rb的结果与AB91_WC_rb的参数估
5、计相同，后者标准误较大 * 建议采用Windmeijer(2005)两阶段-纠偏-稳健型估计量。*---------------------------------*-7.8.4系统GMM估计量 AB95,BB98*--------------------------------- * ==本节目录== * 7.8.4.1简介 * 7.8.4.2xtabond2命令 * -A-使用xtabond2命令得到-一阶差分估计量 * -B-系统GMM估计量 * -C-实例：中国
6、上市公司资本结构动态调整 * -D-xtabond2命令的其他用途 * 7.8.4.3xtdpdsys命令 * 7.8.4.4xtdpd命令 * 7.8.4.5xtlsdvc命令 *-----------------*-7.8.4.1 简介 *-重点参考文献： *ArellanoandBover(1995), *BlundellandBond(1998) *Haha(1999),JudsonandOwen(1999) *-适用范围：大N，小T *-AB91的局限 *(1)当y[i,t-1]的系数较
7、大，即y[i,t]表现出强烈的序列相关时； *(2)当Var[u_i]/Var[e_it]较大时， * 即个体效应的波动远大于常规干扰项的波动； *-AB91的表现欠佳。 *原因在于，水平滞后项是差分方程中内生变量的-弱工具变量-； *因此，需要寻求更佳的工具变量 *-系统GMM的基本思想: * *-几个概念 * * 水平值——y x * 差分值——D.yD.x * 水平方程：y_it =b1*y_it-
