1）wls系数可以与ols的系数一样解释；（2）标准差变大变小的原因去看wls的估计原理和公式，在一般计量教程中都有详细公式推导；（3）wls应用是因为随机扰动项存在异方差，而传统标准误没有考虑这一点，稳健标准误则只是对标准误进行修正，系数不考虑，至于大小，则是由于数据结构导致的，深入看原因，也需要从公式入手，看数据中的哪些特征，影响了wls的标准误、稳健标准误和传统标准误大小。
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JG-贾老师
2021-12-31
https://bbs.pinggu.org/thread-5424779-1-1.html 经管之家论坛这个资料你认真看看。然后结合论文去理解别人的分析。
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JG-贾老师
2021-12-31
因为你存在model里啊 est store model
我刚才看了一下局部暂元这里，图片里的local命令是把4个模型结果定义为m，但您看为什么单单说m2没有找到呢？
简单的做法，你把m2去掉看一看是不是可以有结果就可以了
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JG-贾老师
2021-12-31
（1）逐年匹配是没有统一的核密度图的，因为本身就是逐年匹配，如果考察每年匹配的情况，就是用传统的匹配后的核密度图检验；
（2）不使用逐年匹配，而是所有年份统一匹配，是可以做出整体匹配效果的核密度图。
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小壹壹壹
2021-12-31
（1）可以检验下你提到的分别2阶滞后交乘与原变量的交乘之间的相关性，如果低则不建议用。（2）是否使用中心化对系数没有影响，只是在仅对交乘项估计时，使用去中心化可以避免多重共线性。如果原变量交乘使用了去中心化，工具变量也使用滞后项的去中心化交乘会好一些。（3）第3个问题见第2个问题。
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2021-12-31
从整体看，还可以。但对红色圆圈的2块，不是很好。这2块的P值都是小于0.1的，说明安慰剂检验得出的系数，显著不为0。
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小壹壹壹
2021-12-31
里面的例子和我的问题不太一样，例子用的是country year fixed effects和country pair fixed effects。而我这个很奇怪，他用的是country pair year fixed effects，我不清楚他是怎么把这两个合起来的。我尝试跑过但是stata就给了下图这个结果
例子是可以正常跑出来。你再更新下命令。country pair year fixed effects 类似例子中的imp和year的做法。
收到，谢谢老师指点。但您这个图里只有country year fixed effects和country pair fixed effects。
我借鉴的这篇论文他同时控制了country-pair year fixed effects, country-pair month fixed effects, year-month fixed effects这三个固定效应。我不太懂他怎么输的命令？
道理是完全一样。只是absorb中，多了2个类别变量的交乘项，和例子数据完全没区别。只是多一列数据，再加上一列月份数据即可。
请问老师，这样是否正确？
对
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JG-贾老师
2021-12-31
（1）对于2期的情况，主要针对第1期是政策实施期，第2期是政策实施后一期，无法做平行趋势检验，可以考虑在模型中，调整控制变量组合，来说明结果稳健性。
（2）你对3期数据的理解是正确的，也就是政策实施前，要有2期和2期以上的数据，平行趋势检验才能做。
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小壹壹壹
2021-12-31
也就是说原则上2x2的空间矩阵也是可以的，但如果跑SDM模型就是太小了
这种矩阵没意义
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小壹壹壹
2021-12-31
（1）空间权重矩阵的维数是与你面板数据的维数一致，而不是，你有2个处理省份，空间权重矩阵就是2×2。
（2）如果只有2个省份，用SDM研究收敛性，有些少。
有错误说明你dta权重有问题
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小壹壹壹
2021-12-31
想问一下如果使用2SLS估计动态面板的情况下xtabond和xtdpdsys做的结果是不是完全相同呢，因为除了个别虚拟变量外其他系数均相同
不一定相等。看我们动态代码那一章，即使相等也不说明他们之间的估计结果一定相等。
他们之间的估计结果相等是什么意思
结果相等也是正常，不代表什么意思。
老师如果使用2SLS估计动态面板的话会不会被审稿人抓着不放呢，之前我的导师有点担心这个点，毕竟不用做相关的检验了，而且我做sargan的效果也不好
两种估计方法。既然你系统GMM估计结果也相同，你可以同时放入论文，不是更好吗
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JG-贾老师
2021-12-31
你这个问题太宽泛，被解释变量是离散的模型已有很多，包括离散选择模型，计数模型等，这类模型一般教材中都有，你可以看看这方面教材。离散解释变量在这些不同模型中，解释也各不相同。
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JG-贾老师
2021-12-31
