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我使用不平衡面板数据已有 4 年了。在尝试确定哪种时变模型（xtgls、xtreg、re 或 xtgee）最适合我的分析时，我试图在同方差和异方差假设下估计 xtgls 的系数。当我使用异质选项运行此模型时，我得到了非常高的 z 分数 (>30)，并且对在所有其他模型中都很重要的项有显着影响。

此外，当我尝试运行 lrtest 比较异方差模型和同方差模型时，我得到一个错误，上面写着“hetero does not contain scalar e(ll)”。我读到解决此问题的一种方法是添加选项 igls，据说它提供的系数与没有 igls 选项的模型相同。但是，我的模型不会与 igls 选项收敛。我认为异性 xtgls 模型的这些奇怪结果可能是因为某些时间不变变量被错误编码（即，一年编码为女性 = 1 的人，另一年编码为女性 = 0）。我检查了我的 2 个 ivs，但事实并非如此。我无法弄清楚还有什么可能导致这种情况。

所以我的具体问题是：

  1. 为什么我会收到这个错误 - “hetero does not contain scalar e(ll)” - for the lrtest 比较同源模型和异源模型？这是什么意思？以下是我的状态代码：

xtgls Continuous_DV IV1 IV2 IV1xIV2，i（person_id）面板（hetero）

估计存储异性

xtgls 连续_DV IV1 IV2 IV1xIV2, i(person_id)

本地 df=e(N_g)-1

显示“df”

lrtest 异类., df(`df')

我运行了 xttest3，它表明错误是异类的。

  1. igls 是否适合解决我在 lrtest 之后遇到的错误（“hetero does not contain scalar e(ll)”）？如果是这样，什么可能导致这个带有 igls 选项的模型不收敛？下面是代码：

xtgls 连续_DV IV1 IV2 IV1xIV2, i(person_id) 面板(hetero) igls

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在 Stata 中，该xtgls命令不估计对数似然，因为它不是最大似然估计。因此，您无法从该模型中获得对数似然检验。要获得对数似然，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，并且是完全合适的；我认为您不需要从削减数据集开始。

或者，您可以使用不同的估算器。当您的面板很少且较宽时，GLS 是合适的。如果您的面板非常短（每个人只有几年），您可能应该使用类似xtreg. http://www.stata.com/support/faqs/statistics/xtgls-versus-regress/

于 2013-12-05T14:53:07.170 回答