（关于面板数据的偏差校正LSDV法与全面FGLS法的权衡问题）

今日问题

老师好！我有个关于面板数据的偏差校正LSDV法与全面FGLS法的权衡问题，望您能拨冗给予指教。

本人使用省级面板数据做回归分析。因方程中需要包含被解释变量一阶滞后，故为动态面板，又因其为长面板，所以采用偏差校正LSDV法，Stata命令如下：

. xtlsdvc y x1 x2, initial(ah) bias(2) vcov(50)

结果显示y的一阶滞后显著。我想问的是，该方法使用的自助法（即命令中的“vcov(50)”）估计方差-协方差矩阵是否可以解决组间异方差、组内自相关以及组间同期相关问题？

另外一种方法是使用FGLS同时解决组间异方差、组内自相关以及组间同期相关问题，使用命令如下：

. xtgls y x1 x2, panels(cor) cor(ar1)

但是这一方法又不能将y的一阶滞后包含在方程中。不过既然该方法已经对组内自相关做了修正，是否意味着即便不包含y的一阶滞后，也可以得到对系数的无偏估计呢？

总之，本人既想考虑y的一阶滞后，又想解决组间异方差、组内自相关以及组间同期相关问题，以上两种方法该如何取舍呢？

一般不推荐用FE或LSDV来估计动态面板，因为会导致估计有误差的问题（著名的Nickell Bias）。对于一个线性的动态面板模型，目前 已经有很成熟的估计方法了，并且在stata中能够很好的实现。

第一个：Simple IV 简单工具变量估计方法，就是一阶差分后对滞后项只用一个工具变量(Anderson and Hisao (1981, 1982))，xtabond2 y L.y x1 x2 x3 year, gmmstyle(L.y, lags(2 2)) ivstyle(x1 x2 x3) twostep robust noleveleq，这里robust既能控制组间异方差，也能控制组内自相关。

第二个 Arellano-Bond GMM。xtabond2 y L.y x1 x2 x3 year, gmmstyle(L.y,)) ivstyle(x1 x2 x3) twostep robust noleveleq，这里robust既能控制组间异方差，也能控制组内自相关。

第三个 System GMM。xtabond2 y L.y x1 x2 x3 year, gmmstyle(L.y,)) ivstyle(x1 x2 x3) twostep robust，这里robust既能控制组间异方差，也能控制组内自相关。

如果是模型中有组间个体之间存在同期相关，那就是横截面相关，那么上述方法都不能处理，需要新的方法比如主成分分析方法（Bail，2009）或CCE方法（Pesaran， 2006），就计算而已，推荐使用后一个。

往期回顾：

互助问答第112期：有关HLM跨层分析的问题

互助问答第111期：二值模型的估计问题

互助问答第110期：分组回归样本及倾向得分匹配相关问题

互助问答第109期：PSM之后还需要平行趋势检验吗

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本期解答人：周乾坤老师

统筹：易仰楠

编辑：孙婷婷

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