在stata中用xtgls估计4年不平衡面板数据的系数时，会产生什么错误？
我使用了4年的不平衡面板数据。在试图确定哪一个时变模型(xtgls、xtreg、re或xtgls )最适合我的分析时，我试图估计xtgls在同构性和异向假设下的系数。当我使用异种选项运行这个模型时，我获得了很高的z-分数(>30)，并且对所有其他模型中的一个术语有很大的影响。
此外，当我试图运行比较异源和同构模型的lrtest时，我会得到一个错误，即“reads不包含标量e(Ll)”。我读到解决这一问题的一种方法是添加选项igls，它应该给出与没有igls选项的模型相同的coeff。但是，我的模型不会与igls选项相结合。我认为，对于异源xtgls模型来说，这些奇怪的结果可能是因为某些时间不变变量被错误编码(即人编码为女性一年，女性=0，另一年)。我检查了我的2条静脉输液，但事实并非如此。我不知道还有什么原因会导致这件事。
所以我的具体问题是：
- 为什么我会得到这个错误--“homo不包含标量e(Ll)”--用于比较同型模型和异种模型？什么意思？下面是我的stata代码：
xtgls continuous_DV IV1 IV2 IV1xIV2，i(person_id)面板(杂)
估计存储异种
continuous_DV IV1 IV2 IV1xIV2，i(person_id)
局部df=e(N_g)-1
迪普‘`df’
df(Df)
我运行了xttest3，它表示错误是异种的。
- igls对我在lrtest之后得到的错误是否是一个合适的工作(“hetero不包含标量e(Ll)”)？如果是这样的话，是什么导致igls选项的这个模型不收敛呢？以下是代码：
continuous_DV IV1 IV2 IV1xIV2，i(person_id)面板(异种) igls
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2013-12-05 14:53:07
在Stata中，xtgls命令不估计日志的可能性，因为它不是最大似然估计。所以你不能从这个模型中得到一个对数似然检验。要获得日志可能性，您需要使用上面的设置，而是使用igls选项。这是一个适当的解决方法，而且是完全合适的；我不认为您需要从削减您的数据集开始。
或者，您可以使用不同的估计器。当你有几个宽面板时，GLS是合适的。如果你的面板真的很短(每个人只有几年)，你可能应该使用类似xtreg的东西。http://www.stata.com/support/faqs/statistics/xtgls-versus-regress/
https://stackoverflow.com/questions/13927271
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