你提到的这篇论文我没时间细看，我简单浏览了下，是DID的方法，采用了处理虚拟变量和时间虚拟变量的交乘项。你对照我们的DID的讲义的理论部分去理解DID的理论部分。
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JG-贾老师
2021-12-30
（1）需要根据你的数据确定检验的命令，LLC不允许不同的自回归系数，也只适用于平衡面板，T相对于N比较大的情况，而fisher检验运行有不同的自回归吸收，可以用于非配面板。如果你这2种检验都适用，但有一个没通过，一般认为是非平稳。（2）对于所有数据都是一阶平稳，且存在协整关系的，可以使用非平稳数据进行PVAR
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2021-12-30
这个取决于你的数据，是否存在异方差的情况，如果不存在或者不是很严重，可以使用普通的标准误。如果异方差比较显著，这时稳健标准误比较好。
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2021-12-30
（1）可以；（2）使用hausmanxt命令，经管之家上有具体例子和说明。
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2021-12-30
没有听说过面板数据一阶自回归，与动态面板模型有区别吗？如果没区别，使用动态面板数据模型的估计命令。
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2021-12-30
上次已经回复不存在所谓的面板数据一阶自回归模型。动态面板中己有差分和系统GMM估计的优缺点，两种本来是有区别的，估计方法，当然在估计结果的时候是有区别的 ，有区别才是正常的，很多时候是把两种结果列出来进行比较的，你两次向三次向是否显著并不是进行模型选择的依据 。
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2021-12-30
数据有问题，检查数据看看，已经很清楚说明报错的原因，可能只有一个不随时间变动的变量。
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JG-贾老师
2021-12-30
这种形式的sem没有现有命令估计。而且实证中很少用到，sem的空间效应都无法分解，动态空间误差模型的空间效应，你从经济上又如何解释呢？
如果想去学习，可以看elhost的教材的第4章。
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yiwang1
2021-12-30
（1）看看第4讲，空间溢出效应分解部分的原理，理解空间溢出效应分解的矩阵，不仅SDM模型可以进行空间效应分解，SAR等模型都是可以进行空间效应分解的，虽然SAR模型右端没有x的空间滞后项，但有WY项，其会受到X的影响，进而也有空间效应，并可以进行分解的，也可以看第一讲的那达拉斯凶杀率的动态溢出图，很清晰的表面了失业率的空间溢出效应。
（2）看第12讲的原理，理解Wtt,Wnt的原理。这里不同于传统意义的空间效应。
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yiwang1
2021-12-30
这里的命令是想分别看政策前后的差异，政策实施前d_4, d_3,d_2，d_1最好是不显著，而d_1,d_2,等最好是显著。
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小壹壹壹
2021-12-30
Dit2的构建理论见底12讲ppt的33页，是dit和tit分别进行了标准化之后相乘。
dit是data文件中的dit.dta.
tit是政策实施后为1，实施前为0.
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yiwang1
2021-12-30
（1）对于随机效应的普通面板联立模型，可以使用gsem;（2）对于固定效应，可在去固定效应后，使用reg3;(3)也可以考虑工具变量情况下的单方程估计，xtivreg2
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yiwang1
2021-12-30
参考下空间计量动因与效应分解那一讲，理解原理。想一想SAR模型，方程右边并没有WX项，为何可以进行效应分解的
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yiwang1
2021-12-30
（1）spatgsa后面对应的矩阵是spatwmat目录生成的权重矩阵，不是spmat生成的.spmat类型的权重矩阵。
（2）对应同一个数据，同一个权重矩阵，moran's I, Getis Ord, Geary C三个相关性指数得出的结果相反，是由于数据本身导致的，具体到你的数据，和你数据中比较多取0有关。
（3）geoda生成空间权重矩阵时，看其id是否从0开始，如果是从0开始，使用spwmatrix导入可能会出现这个错误，可以将所有Id加上1，再在Geoda中生成空间权重矩阵，然后再导入。
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yiwang1
2021-12-30
