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面板面板 PCSE 估计估计 stata 操作步骤操作步骤 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-corrected standard 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、异方差检验一、异方差检验 命令： . xtgls y x1 x2 x3,igls panel(het) . estimates store hetero . xtgls y x1 x2 x3,igls . estimates store homo . local df = e(N_g) - 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： (Assumption: homo nested in hetero) Prob chi2 = 0.0000 0.0000 Likelihood-ratio test LR chi2(1919) = 362.04 362.04 . lrtest hetero homo, df(df) 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： Prob F = 0.0000 0.0000 F( 1, 19) = 53.595 53.595 H0: no first-order autocorrelation Wooldridge test for autocorrelation in panel data 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、三、PCSE 估计估计 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 x
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