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面板数据滞后期回归,需要控制时间效应吗?
11 个回复 - 5325 次查看 求助大佬, 我做面板数据回归,因变量GDP,对自变量x(专利)及x滞后一期、x滞后二期等回归,这种还需要控制时间效应吗? 控制了时间效应就不显著了,很迷惑。 但是根据理论分析以及阅读论文,这个肯定存在 ...2020-3-12 00:27 - 菠萝豆95 - Stata专版
用连老师的pvar2做面板数据最佳滞后期数出现equationnotfound
6 个回复 - 2936 次查看 如题,萌新第一次用stata,不知道为什么不能出来,求指导! . pvarsoc gdp cap edu age ree, maxlag(3) pvaropts(instl(1/4)) Running panel VAR lag order selection on estimation sample equation gdp not f ...2019-3-30 10:36 - DonneLer - Stata专版
【已经解决】有多个个体维度情况下,面板数据取变量滞后期方法
1 个回复 - 1088 次查看 资料如上,有province\city\county等多个变量,如何取滞后性?2021-6-13 11:03 - On_Air - Stata专版
采用动态面板数据GMM”滞后期因变量和自变量”必须要高度相关?
4 个回复 - 7398 次查看 听一个老师讲,采用动态面板数据GMM”滞后期因变量和自变量”必须要高度相关。疑问一:老师是否说错了,应该是“滞后期因变量和因变量”; 疑问二:此处的高度相关是指相关系数较大,还是只要显著就行? 请各位 ...2013-3-14 20:22 - yuanhu - Stata专版
求问:如何处理面板数据滞后期的变量损失问题
2 个回复 - 2125 次查看面板数据中,滞后一期数据,会损失当期数据。如何追加时间序列,使得最后一期的当期数据不损失。 如 id year x1 x2 1 2017 3 17 1 2018 5 22 2 2017 9 12 2 ...2020-3-12 18:27 - 物竞天择hy - Stata专版
stata动态面板数据滞后期数据缺失怎么做空间计量模型?
0 个回复 - 2568 次查看 各位老师们,下午好! 学生不才,在运用stata做空间动态模型时,按照论坛上的方法做出了y(被解释变量)的滞后项,但存在数据缺失的问题,做不了动态模型,如:“Error - the pan ...2016-6-29 16:56 - 何阶不让缘 - Stata专版
关于如何用stata对面板数据做Granger test的滞后期问题
5 个回复 - 4268 次查看 关于如何用stata对面板数据做Granger test,就小弟目前查到的资料,说还没有固定的stata命令对面板做Granger. 其中一种对时序做Granger的步骤: ssc install gcause (下载格兰杰因果检验程序gcause) gcause y ...2012-8-6 20:46 - yangpangchen - Stata专版
动态面板数据的最优滞后期选择
5 个回复 - 6735 次查看 我有若干个省若干时期的数据。我想确定yit=beta1 *xit-1+beta2*xit-2+...... 这个面板模型xit的滞后项选择滞后多少期是最优的。如何用stata来检验动态面板的最优滞后期?求教,非常感谢!!2015-6-22 08:29 - pooreco - Stata专版
面板数据滞后期选择
3 个回复 - 3973 次查看 面板数据似乎既不能构建var模型,也没办法做格兰杰因果,那有木有办法选择滞后期呢??纠结了两三天了,求高手解答呀,拜谢!2012-3-14 15:21 - fsaygd - EViews专版
面板数据因果检验滞后期怎么确定?
2 个回复 - 2378 次查看 各位大侠,我用Love的程序包做面板数据的因果检验,请问怎样才能确定最佳滞后期,能否获得AIC等数据进行判断?2015-9-3 23:21 - penny1978 - Stata专版
eviews面板数据滞后期的确定
1 个回复 - 1892 次查看 如何判断面板数据滞后期啊?请教高人2013-6-1 13:29 - hgd20095734 - 爱问频道
eviews6面板数据单位根检验中的滞后期
1 个回复 - 4595 次查看 所用的变量是固定资本积累,=折旧率*去年+今年新增,面板数据,但是单位根检验时,选择Schwarz自动选择滞后期时,所选是"Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 6 and Bartlett kernel ",LLC p值为0. ...2011-4-8 00:28 - endif151 - EViews专版