动态面板
Axure的动态面板与状态面板的使用技巧
Axure的动态面板与状态面板的使用技巧Axure是一款广泛应用于界面原型设计的工具，它提供了丰富的功能和工具，使得设计师可以轻松地创建交互式原型。
其中，动态面板和状态面板是Axure中非常有用的功能，它们可以帮助设计师更好地展示和演示交互效果。
本文将介绍Axure的动态面板与状态面板的使用技巧，帮助读者更好地利用这些功能。
一、动态面板的使用技巧动态面板是Axure中非常重要的功能之一，它可以帮助设计师模拟用户与界面的交互过程。
在使用动态面板时，设计师可以通过添加交互事件和动画效果来展示不同的交互场景。
首先，设计师需要创建一个动态面板。
在Axure的工具栏中，可以找到“动态面板”工具，点击后在画布上绘制一个面板。
接下来，可以在面板上添加需要展示的元素，如按钮、输入框等。
然后，设计师可以为面板添加交互事件。
在Axure的交互面板中，可以找到各种交互事件，如点击、鼠标悬停等。
选择一个交互事件后，可以将其与需要触发该事件的元素关联起来。
例如，当用户点击按钮时，可以设置面板的状态发生变化。
此外，设计师还可以为面板添加动画效果，使得交互效果更加生动。
在Axure 的动画面板中，可以选择不同的动画效果，如淡入淡出、滑动等。
通过设置动画效果，可以使得元素的出现和消失更加平滑。
二、状态面板的使用技巧状态面板是Axure中另一个非常有用的功能，它可以帮助设计师展示不同的界面状态。
在使用状态面板时，设计师可以通过添加不同的状态来展示界面的不同情况。
首先，设计师需要创建一个状态面板。
在Axure的工具栏中，可以找到“状态面板”工具，点击后在画布上绘制一个面板。
接下来，可以在面板上添加需要展示的元素。
然后，设计师可以为面板添加不同的状态。
在Axure的状态面板面板中，可以添加各种不同的状态，如正常状态、悬停状态等。
选择一个状态后，可以对面板上的元素进行相应的调整，如改变颜色、大小等。
此外，设计师还可以通过设置事件触发不同的状态。
Axure动态面板的使用流程
Axure动态面板的使用流程动态面板的概述动态面板是Axure RP中的一个重要功能，它可以模拟Web应用程序或移动应用程序的交互过程。
通过使用动态面板，用户可以创建一个交互式的原型，以便更好地展示和验证设计想法。
本文将介绍使用Axure动态面板的基本流程。
创建动态面板使用Axure RP创建动态面板非常简单。
以下是创建动态面板的步骤：1.打开Axure RP软件。
2.创建一个新的项目或打开一个现有的项目。
3.在页面中选择一个元素，例如一个按钮或文本框。
4.右键单击选择的元素，然后选择“转换为动态面板”选项。
5.在动态面板编辑器中，可以自由调整和修改元素的位置、样式和交互行为。
动态面板的使用一旦创建了动态面板，我们可以使用以下方法来使用它：1.添加交互事件：在动态面板编辑器中，选择一个元素，然后添加交互事件，例如点击事件、悬停事件等。
通过添加交互事件，我们可以模拟用户与原型的交互行为。
2.切换状态：在动态面板编辑器中，可以为元素创建不同的状态。
例如，可以创建一个按钮的正常状态和悬停状态，然后在交互事件中切换按钮的状态，以模拟按钮被点击或鼠标悬停的效果。
3.创建过渡效果：动态面板还支持过渡效果，可以在状态之间创建平滑的过渡动画。
例如，可以在按钮状态之间添加淡入淡出或滑动效果，以增强原型的交互性。
4.添加条件逻辑：使用动态面板，可以添加条件逻辑来控制页面上不同元素的显示和隐藏。
例如，可以创建一个菜单栏，然后根据用户的点击行为来显示不同的下拉菜单。
5.导出和共享：一旦完成动态面板的设计，可以将其导出为HTML文件或生成URL链接分享给团队成员或用户进行查看和体验。
动态面板的优势使用Axure动态面板有以下几个优势：•交互性：通过使用动态面板，可以模拟真实应用程序的交互过程，帮助用户更好地理解和验证设计想法。
•可视化：动态面板编辑器提供了一个直观的界面，用户可以直接在编辑器中设计和调整页面交互。
•快速迭代：使用动态面板可以快速创建和修改设计原型，减少了传统开发阶段的时间和成本。
回归分析中的动态面板数据分析方法(Ⅰ)
在经济学和统计学中，回归分析是一种常用的数据分析方法，用于探讨自变量与因变量之间的关系。
而动态面板数据分析方法则是回归分析的一种特殊形式，用于研究随时间变化的数据。
本文将从动态面板数据的特点、动态面板数据分析方法以及应用举例三个方面来探讨回归分析中的动态面板数据分析方法。
一、动态面板数据的特点动态面板数据是指在横截面数据和时间序列数据的基础上，对不同时间点上的相同个体进行观察和记录。
动态面板数据具有以下特点：1. 数据的时间序列性：即数据在不同时间点上有连续的观测结果，可以用来分析时间序列变化的规律性。
2. 数据的个体异质性：即数据中包含不同个体的观测结果，可以用来分析不同个体之间的差异性。
3. 数据的动态性：即数据中包含时间序列和横截面的特点，可以用来分析个体随时间变化的动态效应。
由于动态面板数据具有以上特点，因此在回归分析中需要采用特殊的方法来处理这类数据，以更好地探讨因果关系和动态效应。
二、动态面板数据分析方法动态面板数据分析方法主要包括固定效应模型（Fixed Effects Model）、随机效应模型（Random Effects Model）和一阶差分估计法（First DifferenceEstimation）等。
其中，固定效应模型和随机效应模型是最常用的方法，适用于具有个体异质性和时间序列性的数据分析。
1. 固定效应模型：固定效应模型是一种控制了个体固定效应的回归分析方法。
在固定效应模型中，个体固定效应被视为一个固定的参数，通过引入虚拟变量来捕捉个体固定效应，并进一步控制个体异质性。
固定效应模型适用于个体固定效应对因变量有显著影响的情况，能够有效控制了个体固定效应的影响，提高了回归分析的准确性。
2. 随机效应模型：随机效应模型是一种考虑了个体固定效应和随机效应的回归分析方法。
在随机效应模型中，个体的固定效应被视为一个随机变量，并通过引入个体固定效应的方差来检验其对因变量的影响。
随机效应模型适用于个体固定效应对因变量的影响较小，能够更好地估计个体固定效应的方差，并提高了回归分析的拟合度。
动态面板数据估计方法
动态面板数据估计方法
动态面板数据估计方法主要有以下几种：
1. 差分GMM（DIF-GMM）和系统GMM（SYS-GMM）估计方法：这两
种方法主要适用于短动态面板数据。
差分GMM估计方法被使用的较多，在学术界被广泛用来处理动态面板数据模型中的严重内生性问题。
为了克服这一问题，Blundell和Bond提出了系统广义矩估计即系统GMM估计方法。
系统GMM估计方法是基于差分GMM之上形成的，结合了差分方程和水
平方程，此外，还增加了一组滞后的差分变量作为水平方程相应的工具变量，更具有系统性。
2. 传统的固定效应（FE）、Pesaran和Smith的平均组估计量MG（估计
动态异质面板的长期关系）、Pesaran、Shin和Smith的混合平均组估计PMG（估计动态异质面板中的长期关系）。
此外，还有一些其他的方法如固定效应或随机效应估计、固定效应估计和工具变量估计的组合等。
以上内容仅供参考，建议查阅专业书籍或者咨询专业人士获取更准确的信息。
动态面板原理
动态面板（Dynamic Panel Data，简称DPD）是一种面板数据模型，它允许我们分析个体在多个时间点上的行为变化。
动态面板模型的主要优点是它可以捕捉到个体之间的异质性以及时变效应，从而提供更准确的估计结果。
动态面板模型的基本思想是将面板数据分解为两个部分：一部分是个体特定的效应，另一部分是时间不变的效应。
个体特定的效应可以通过固定效应或随机效应来捕捉，而时间不变的效应则可以通过引入滞后变量来表示。
通过这种方式，动态面板模型可以同时考虑到个体之间的异质性和时变效应，从而提供更准确的估计结果。
动态面板模型的一个关键假设是，个体之间的异质性和时变效应是相互独立的。
这意味着，个体之间的异质性不会影响他们在不同时间点上的效应，反之亦然。
然而，这个假设在实际应用中往往很难满足。
因此，许多研究者对动态面板模型进行了扩展，以考虑个体之间的异质性和时变效应之间的相关性。
动态面板模型的另一个重要应用是在政策评估和实验设计中。
通过比较处理组和对照组在不同时间点上的反应，我们可以评估政策的效果是否随着时间的推移而改变。
此外，我们还可以利用动态面板模型来设计实验，以确定哪些因素对政策效果的影响最大。
总的来说，动态面板模型是一种强大的工具，它可以帮助我们更好地理解和解释面板数据中的复杂模式。
然而，由于其假设的限制以及计算复杂性的增加，动态面板模型的应用仍然面临一些挑战。
尽管如此，随着计算技术的发展和统计方法的创新，我们有理由相信，动态面板模型将在未来的研究中发挥越来越重要的作用。
回归分析中的动态面板数据分析方法(Ⅲ)
回归分析中的动态面板数据分析方法回归分析是一种用来探究变量之间关系的统计方法，而面板数据则是指在不同时间点上收集到的同一组个体数据。
动态面板数据分析方法则是针对这种面板数据的一种分析方法，它可以更好地考虑到时间序列和横截面的特性，从而更准确地分析变量之间的关系。
一、面板数据分析的基本概念首先，我们需要了解一些基本概念。
面板数据分析通常包括两个维度，一个是时间维度，另一个是横截面维度。
时间维度是指在不同时间点上收集到的数据，例如不同年份、不同季度等；而横截面维度则是指在同一时间点上收集到的不同个体的数据。
因此，面板数据可以反映出不同个体在不同时间点上的变化情况，具有更多的信息量。
二、动态面板数据模型在面板数据分析中，动态面板数据模型是一种常用的分析方法。
这种模型通常包括两个部分，一个是横截面维度上的固定效应，另一个是时间维度上的动态效应。
固定效应指的是在不同个体之间存在的固定差异，例如不同国家、不同公司等之间的差异；而动态效应则是指随着时间推移而发生的变化。
动态面板数据模型可以更好地捕捉到个体之间和时间序列之间的相关性，因此在实际分析中具有重要的应用价值。
三、动态面板数据的估计方法在动态面板数据分析中，常用的估计方法包括差分估计方法、一阶滞后模型、二阶滞后模型等。
差分估计方法是一种常用的方法，它利用变量在不同时间点上的差值进行估计，从而消除了固定效应。
一阶滞后模型和二阶滞后模型则是利用时间序列的滞后效应进行估计，可以更好地捕捉到动态效应。
这些估计方法在实际应用中可以根据具体情况进行选择，以获得更准确的分析结果。
四、动态面板数据的应用领域动态面板数据分析方法在许多领域都具有重要的应用价值。
例如，在经济学领域，可以利用动态面板数据分析方法来研究不同国家或地区的经济增长模式、产业结构变化等问题；在管理学领域，可以利用动态面板数据分析方法来研究不同公司的经营绩效、市场份额变化等问题。
因此，动态面板数据分析方法在实际应用中具有广泛的应用前景。
报告中的动态面板数据和固定效应
报告中的动态面板数据和固定效应一、理解动态面板数据1. 动态面板数据的概念和特点- 动态面板数据是一种结合了纵向和横向特征的经济数据形式。
- 具有时间序列的特征，能够观察数据在时间上的变化。
- 可以通过观察个体间的变化来研究经济现象的动态性。
2. 动态面板数据的应用领域- 经济学研究中常用的面板数据分析方法之一。
- 在宏观经济学、企业组织与产业经济学等领域得到广泛应用。
- 有助于发现经济模型的时间动态性与个体异质性。
二、动态面板数据分析方法1. 差分法- 将面板数据转化为一阶或二阶差分。
- 消除个体效应和时间效应的固定效应。
- 有效利用数据的动态信息。
2. 一阶与二阶差分面板数据模型- 一阶差分模型适合研究时间序列变量的短期动态关系。
- 二阶差分模型适合研究时间序列变量的长期与短期动态关系。
- 通过引入滞后变量，考虑变量间的动态联动效应。
三、固定效应模型的基本概念1. 固定效应与随机效应的区别- 固定效应：假设个体效应与自变量存在相关关系。
- 随机效应：假设个体效应与自变量不存在相关关系。
2. 固定效应模型的优势和局限性- 通过引入个体效应，控制个体间的异质性。
- 能够估计不变量或者相对不变量的效应。
- 忽略了个体效应与时间变化的相关性。
四、固定效应模型的估计方法1. 最小二乘法估计- 通过OLS估计固定效应模型。
- 仅利用信息平均化，数据损失较大。
2. 差分法估计- 通过差分处理，消除个体效应。
- 估计纯时间效应对因变量的影响。
- 适用于变量在时间上有较大波动的情况。
五、固定效应模型的应用案例研究1. 教育投资对经济增长的影响- 利用固定效应模型分析不同国家教育政策的效果。
- 得出教育投资对经济增长具有显著正向影响。
2. 可持续发展与环境污染- 利用固定效应模型研究环境污染对经济可持续发展的影响。
- 得到环境政策对减少污染和促进可持续发展的重要性。
六、动态面板数据与固定效应模型的局限性与解决方案1. 异质性未能完全消除- 个体效应可能存在与其他变量的相关性。
Stata面板数据回归分析中的动态面板模型比较
Stata面板数据回归分析中的动态面板模型比较面板数据回归分析是经济学和社会科学研究中常用的一种统计分析方法，尤其在分析经济增长、贸易模式和社会发展等领域具有重要应用。
在面板数据回归分析中，动态面板模型是一种相对较新的方法，它与传统的静态面板模型相比具有一定的优势。
本文将对Stata软件中的动态面板模型进行比较分析。
一、动态面板模型简介动态面板模型是基于面板数据的经济学分析方法之一，特点是将时间维度引入模型中，考虑了变量的滞后效应。
动态面板模型的基本形式是：Y_it = α + ρY_i,t-1 + βX_it + ε_it其中，Y_it表示因变量，α是常数项，Y_i,t-1是因变量的滞后值，X_it表示解释变量，β是解释变量的系数，ε_it是误差项。
ρ参数则表示了时间维度的滞后效应。
二、动态面板模型与静态面板模型的比较动态面板模型与静态面板模型相比，主要有以下几点不同之处：1. 考虑了时间维度：动态面板模型引入了时间维度，可以捕捉变量随时间变化的趋势和动态调整过程。
2. 控制了滞后效应：采用动态面板模型可以控制变量的滞后效应，更准确地分析变量之间的关系。
3. 处理了内生性问题：动态面板模型可以解决静态面板模型中常常出现的内生性问题，提高了模型的估计效率。
三、动态面板模型的Stata实现Stata软件是众多研究者进行面板数据回归分析的常用工具之一。
在Stata中进行动态面板模型估计可以使用xtabond2命令，该命令可以同时进行一阶和二阶差分估计。
具体使用方法如下：. xtabond2 Y X1 X2 X3, gmm(L) iv(X4)其中，Y是因变量，X1、X2、X3是解释变量，gmm(L)表示进行一阶或二阶差分估计，iv(X4)表示使用变量X4作为工具变量进行估计。
四、动态面板模型实证研究为了比较动态面板模型和静态面板模型的效果，我们使用一个示例数据集进行实证研究。
数据集包含了多个国家的GDP和人口数据，我们以GDP作为因变量，人口数量和劳动力作为解释变量，并将时间维度纳入模型。
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********* 计量分析与STA TA应用********** 主讲人：连玉君博士* 单位：中山大学岭南学院金融系* 电邮:**************** 主页: /arlion* ::高级部分::* 计量分析与Stata应用第七讲面板数据模型* ==========================* 7.8 动态面板模型* Part Icd D:\stata10\ado\personal\Net_course\B7_Panel*-------------------------------* 动态面板模型*-------------------------------* 7.8.1 简介* 7.8.2 一阶差分IV估计量(Anderson and Hisao, 1982)* 7.8.3 一阶差分GMM估计量(Arellano and Bond, 1991)* 7.8.4 系统GMM估计量(AB,1995; BB,1998)* 7.8.5 纠偏LSDV估计* 7.8.6 各种估计方法的对比分析——一个模拟* == 简介==** 模型：y[it] = a0*y[it-1] + a1*x[it] + a2*w[it] + u_i + e[it]** 特征：解释变量中包含了被解释变量的一阶滞后项* 可以是非平行面板，但要保证时间连续* x[it] ——严格外生变量E[x_it,e_is] =0 for all t and s* 即，所有干扰项与x都不相关* w[it] ——先决变量E[w_it,e_is]!=0 for s<t, but E[x_it,v_is]=0 for all s>=t * 即，前期干扰项与当期x相关，但当期和未来期干扰项与x不相关。
* y[it-1]——内生变量E[x_it,e_is]!=0 for s<=t* 即，前期和当期，尤其是当期干扰项与x相关* u_i 随机效应，在截面间是iid 的。
u_i 与e[it] 独立。
** 内生性问题：* (1) 若假设u_i 为随机效应，则Corr(y[i,t-1], u_i) !=0* (2) 若假设u_i 为个体效应，需要想办法去除之，因为数据为"大N小T" * 一阶差分：D.y[i,t-1] = y[i,t-1] - y[i,t-2]* D.e[i,t] = e[i,t] - e[i,t-1]* 显然：Corr(D.y[i,t-1], D.e[i,t]) !=0, 差分方程存在内生问题；* 组内去心：ym[i,t-1] = y[i,t-1] - 1/(T-1)*(y[i,t-1]+...+y[i,T])* em[i,t] = e[i,t] - 1/T*(e[i,t]+e[i,t-1]+...+e[i,T])* 显然：Corr(ym[i,t-1], em[i,t]) !=0, 仍然存在内生性问题** 处理办法：IV估计或GMM估计，选择合适的工具变量** 矩条件：E[e_it,z_it] = 0*========================================*========= 一阶差分IV 估计量============*========Anderson and Hisao(1982)========*========================================** 基本思想：采用一阶差分去除个体效应u_i,* y 的三阶及三阶以上滞后项都可以作为D.y[it-1] 的工具变量* 同时，D.y[it-2] 也可以作为D.y[it-1] 的工具变量use abdata.dta, cleardes /*变量的定义*/tsset id year* 模型: n_it = b1*n_it-1 + b2*n_it-2* + b3*w_it + b4*w_it-1* + b5*k_it + b6*k_it-1 + b7*k_it-2* + b8*ys_it + b9*ys_it-1 + b10*ys_it-2*xtivreg n L2.n w L1.w k L1.k L2.k ys L1.ys L2.ys yr1981-yr1984 /// (L.n = L3.n), fd** 等价于*xtivreg n L2.n L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr1981-yr1984 (L.n = L3.n), fd*====================================*========= 一阶差分GMM估计量=========*==============AB91==================** L.Hansen (1982) 提出GMM** Arellano and Bond (1991)** 模型：** y[it] = a0*y[it-1] + a1*x[it] + a2*w[it] + u_i + v[it]** 假设条件：* 干扰项v[it] 不存在序列相关；** 适用范围：* 大N，小T* 随后，我们会介绍“小N大T”型动态面板的估计方法** 基本思想：** 在Anderson and Hisao(1982) 基础上增加了更多可用的工具变量** 在t=3 处，y_i1 可以作为所有滞后项的工具变量* 在t=4 处, y_i1, y_i2 可以作为所有滞后项的工具变量** D.y[it] = a1*D.y[it-1] + a2*D.X[it] + D.v[it] X_it = [x_it, w_it]** 因此，所有工具变量构成的矩阵如下：** |y_i1 0 0 0 0 0 ... 0 ... 0 D.x_i3 |* | 0 y_i1 y_i2 0 0 0 ... 0 ... 0 D.x_i4 |* | 0 0 0 y_i1 y_i2 y_i3 ... 0 ... 0 D.x_i5 |* Z_i = | . . . . . . . . . . . |* | . . . . . . . . . . . |* | 0 0 0 0 0 0 ... y_i1 ... yiT-2 D.x_iT |** Z_i 的行数为T-2* Z_i 的列数为sum_(m=1)^(T-2){m} + K, K 为X 的列数** 以T =7，K=3 为例，则Z_i 的列数为(1+2+3+4+5+6+7)+3 = 31** 设定工具变量的基本原则：** 对-内生-变量的处理：与上述方法类似，* 即滞后两阶以上的水平变量均可作为差分方程的工具变量(GMM type) * 对-先决-变量的处理：滞后一阶以上的水平变量均可作为工具变量(GMM type)* 对-外生-变量的处理：自己作为自己的工具变量(Standard IV)*== 例1：一阶差分估计量的基本设定* 解释变量仅包含y_it 的一阶滞后项，默认设定* 干扰项同方差，一阶段估计use abdata.dta, clearxtabond n L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr1980-yr1984est store ab_0*- 结果释疑** -1- 工具变量的个数是如何确定的？(xtdpd, p.74)** 外生变量的工具变量等于外生变量的个数* L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr1980-yr1984 共13个* 内生变量的工具变量：共27个*list id year n L2.n DL2.n if id == 140** 差分方程的可用工具变量*--------------------------------------------------------* year of Years of Number of* difference equation instruments instruments* 1979 1976-1977 2* 1980 1976-1978 3* 1981 1976-1979 4* 1982 1976-1980 5* 1983 1976-1981 6* 1984 1976-1982 7*--------------------------------------------------------* 27个* 练习：如果进一步设定y[i,t-2] 和y[i,t-3] 为解释变量，* 那么工具变量共有多少个？*xtabond n L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr1980-yr1984,lag(3)* -2- GMM-type 和Standard 两种类型的工具变量有何差异？(xtabond,p.27) ** GMM-type 是针对内生变量或先决变量而言的工具变量，有多列* Standard 是针对外生变量而言的工具变量，只有一列*- 过度识别检验（工具变量的使用是否合理）estat sargan** 说明：* H0: overidentifying restrictions are valid* 这里，我们拒绝了原假设，但AB91指出，当干扰项存在异方差时，* Sargan检验倾向于过度拒绝原假设，因此此处得到的结论并不可信。
* 采用两阶段估计，然后再执行Sargan检验较为稳妥：*xtabond n L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr1980-yr1984,twostepestat sargan** 说明：不过，AB91发现，* 若存在异方差，在两阶段估计后执行Sargan检验往往倾向于* Underreject问题，即过度接受原假设。
* 通常而言，这很可能是我们的模型设定不当，或是工具变量的选择不合理。
* 随后，我们会采用-xtdpd-命令，将干扰项设定为MA(1) 过程，* 此时，执行Sargan检验不再拒绝原假设。
* - 干扰项序列相关检验** AB91 一阶差分估计量要求原始模型的干扰项不存在序列相关，* 显然，差分后的干扰项必然存在一阶序列相关，* 因此，我们需要检验差分方程的残差是否存在二阶(或更高阶)序列相关即可** 默认，二阶序列相关检验xtabond n L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr1980-yr1984,vce(robust)estat abond* 说明：若存在二阶相关，则意味着选取的工具变量不合理* 高阶序列相关检验xtabond n L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr1980-yr1984,vce(robust) artest(3)estat abond*== 稳健型估计xtabond n L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr1980-yr1984, lags(2) robustest store ab4_one_rb* 此时，无法Sargan 统计量estat sargan*== 联合检验：检验除常数项和时间虚拟变量外，其它变量整体上是否显著xtabond n L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr1980-yr1984, lags(2) robusttest L.n L2.n w L.w k L.k L2.k ys L.ys L2.ys*== 两阶段估计AB91(Tab4(a2)) 考虑异方差问题* 利用第一阶段估计得到的残差构造方差-协方差矩阵，进而重新估计模型*xtabond n L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr1980-yr1984, lags(2) twostepest store ab4_twostep* 此时，Sargan 检验无法拒绝原假设*estat sargan* AB91重要建议：* (1) 采用一阶段估计结果进行系数显著性的统计推断；* (2) 采用两阶段估计给出的Sargan统计量进行模型筛选** 进一步的讨论：* 虽然AB91建议不要采用两阶段(非稳健)估计进行统计推断，* 但Windmeijer(2005,Journal of Econometrics)通过模拟分析表明，* 采用纠偏(bias-corrected,WC)后的稳健性VCE，可以更好地进行统计推断xtabond n L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr1980-yr1984, lags(2) twostep vce(robust)est store ab_wc_rb* 结果对比local mm "ab4_one_rb ab4_twostep ab_wc_rb"esttab `mm',mtitle(`mm')** 结论：* AB91_onestep_rb 的结果与AB91_WC_rb 的参数估计相同，后者标准误较大* 建议采用Windmeijer(2005) 两阶段-纠偏-稳健型估计量。