Stata：面板数据的稳健回归-xtrobreg和robreg_稳健性检验stata命令

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目录

• 1. 引言
• 2. 理论背景
  • 2.1 一阶差分估计
  • 2.2 成对差别估计
• 3. 命令介绍
  • 3.1 命令安装
  • 3.2 命令语法
• 4. stata 实操
  • 4.1 robreg 命令
  • 4.2 xtrobreg 命令
• 5. xtrobreg 和 robreg 对比
• 6. 参考文献
• 7. 相关推文

1. 引言

在正式介绍 xtrobreg 命令之前，首先了解一下稳健回归 (robust regression)。稳健回归是指将稳健估计方法应用于回归模型，以拟合大部分数据结构，同时识别出潜在的离群点、强影响点或与模型假设相偏离的结构。

在回归模型中，如果误差项服从正态分布，即符合 OLS 假设，那稳健回归结果与 OLS 结果并无差别。稳健回归的主要思路是将普通最小二乘回归中的目标函数修改，并且不同的目标函数对应不同的稳健回归方法。常见的稳健回归方法有：S 估计、GS 估计、MM 估计、LMS 估计、LTS 估计方法等。

xtrobreg 命令为面板数据提供了两种不同的稳健回归方法，即稳健的一阶差分估计 (robust first-differences estimators) 和稳健的成对差别估计 (robust pairwise-differences estimators)。

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