1. ivreg2
VS xtivreg2
stata官网中的回答:
ivreg2
和 xtivreg2
之间的差异,与reg
和 xtreg
之间的差异大体类似。
说人话:
嘛,就是OLS和FE/FD模型的差别啦~
(xtivreg2
要求必须使用FE/FD模型)
举个栗子:
我们知道,OLS加入虚拟变量(LSDV)等价于FE模型。运行以下命令
ivreg2 ... i.Year i.ID
xtivreg2 ... i.Year,fe
你会惊喜地发现——Wow,估计量完全一致!
2. xtivreg2
VS ivregress
作为IV-GMM估计的利器,xtivreg2
还有另外一个强大的竞争者 ivregress
。运行以下命令
xi: xtivreg2 ... i.Year,fe gmm
ivregress gmm ... i.Year i.ID
你又会惊喜地发现——Wow,估计系数完全一致!虽然xtivreg2
标准误稍微大一些,但统计显著性也基本一致!
从报告结果的角度考虑,当然是选择xtivreg2
啦!一个命令直接报告工具变量的3个假设检验统计量!多么优秀!看看愚蠢的ivregress gmm
,还需要手动estat overid
,也只报告了一个Hansen J,太不人性化了!
而且xtivreg2
还可以实现双重聚类,同时聚类到截面和时间,这是对ivregress gmm
的终极碾压!
3. However...
然而,即便拥有不用写截面虚拟变量的绝对优势, xtivreg2
却有一个令人难以忍受的缺点,那就是
xtivreg2 does not estimate or report a constant with the fixed effects model fe.
Source: Schaffer, M.E., 2010. xtivreg2: Stata module to perform extended IV/2SLS, GMM and AC/HAC, LIML and k-class regression for panel data models.
......What??? 竟然不报告常数项!
这对于论文结果的报告简直是晴天霹雳!
你就不能把ivreg2
和 ivregress
的常数项抄过来,再自己估计个标准误吗!
希望stata有关部门能好好管管这个bug。
End
To
xtivreg2
:
你已经是个成熟的命令了,该学会自己报告常数项了。
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