STATA-FORUM.DE

[filaglad]

Hallo alle zusammen,
ich habe ein Verständnis problem mit der Implementation der Fama MacBeth regression in stata 11:
Nach einiger recherche habe ich die folgenden programme/commands gefunden:

Code: Alles auswählen

(1) -xtfmb y x1 x2 x3, option-
(2) -fm y x1 x2 x3, option-
(3) -xtfmbJ y x1 x2 x3, option-
Optionen sind "verbose" "lag(#)" und "level(#)"

(1) kann via ssc gedownloaded werden (ist dies somit offiziell anerkannt?)
(2) ist von der seite: http://personal.anderson.ucla.edu/judson.caskey/programs/xtfmbJ.ado
(3) ist von der Kellog School of Management: http://www.kellogg.northwestern.edu/faculty/petersen/htm/papers/se/se_programming.htm [/code]

Frage 1) hat jemand mit den 3 verschiednen versionen erfahrung? xtfmbJ ist nur eine erweiterung von xtfmb.

Frage 2) Verstehe ich die Fama BacBeth Methodology richtig:
Fama MacBeth wird in zwei Stufen ermittelt: (i) zuerst werden die koeffizienten der unabhängigen variablen in einer individuellen (panelvar) time series regression ermittelt. diese werden dann in stufe (ii) für eine Cross-Sectional Regression verwendet. Die Cross-sectional regression wird für jede Zeitperiode (T) separat ermittelt und dann wird der mittelwert der ermittelten Koeffizienten gebildet.

Frage 3) Warum geben die 3 oben genannten Regressionen mir immer nur den "cross section" output an, also stufe 2? wird stufe 1 nicht berücksichtigt oder "quietly" ermittelt? Wenn mein Verständnis der Fama MacBeth Prozedur stimmt, und STATA beide stufen berücksichtigt, wie kann ich die individuellen Koeffizienten-Estimates ausgeben?

Frage 4) Wenn ich z.B. die option "verbose" bei -xtfmb- nutze, bekomme ich den Cross-section output gegeben (für jede Zeitperiode einen Koeffizienten pro unabhängiger variable). Nutze ich aber die option "lag(#)" bekomme ich für meine unabhängigen variablen nur noch einen Koeffizienten angegeben. Ist das der Mittelwert der Koeffizienten von meinen Cross-section regressionen

Ich bin für jede Hilfe sehr sehr dankbar. Ich habe noch nie mit Fama-MacBeth gearbeitet und habe mir sehr mühe gegeben das thema zu verstehen.

[daniel]

Ich kenne keines der Programme, und habe noch nie eine Fama-MacBeth Regression geschätzt. Dennoch ein paar, hoffenlich hilfreiche, Kommentare zu einzelnen Fragen.

(ist dies somit offiziell anerkannt?)

Was stellst Du Dir unter "offiziell" vor? Es gibt beim SSC keinerlei Kontrollen. Jeder kann dort seinen code hochladen. I.d.R. übernehmen weder StataCorp. noch die Autoren der Programme eine Haftung für die Korrektheit der Ergebnisse. Manchmal steht eine expliziter disclaimer im help file (z.b. psmatch2, SSC).

Der code von -xtfmb- ist frei einsehbar, sodass Du Dir selbst ein Bild davon machen kannst (und solltest!), was dort gemacht wird. Soweit ich sehe ist der code auch relativ gut kommentiert und strukturiert. In Stata tippe

Code: Alles auswählen

findfile xtmfb.ado
doedit `"`r(fn)'"'


oder

Code: Alles auswählen

viewsource xtfmb.ado


Warum geben die 3 oben genannten Regressionen mir immer nur den "cross section" output an, also stufe 2? wird stufe 1 nicht berücksichtigt oder "quietly" ermittelt? Wenn mein Verständnis der Fama MacBeth Prozedur stimmt, und STATA beide stufen berücksichtigt, wie kann ich die individuellen Koeffizienten-Estimates ausgeben?

Da Du, wie Du selbst sagst, bei -xtfmb- mittels -verboose- Option Schätzer für den ersten Schritt erhälst, wird der wohl auch berechnet. Tippe nach der Regression mal

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eret li


und schau Dir an, was Du dort alles bekommst.

Wenn ich z.B. die option "verbose" bei -xtfmb- nutze, bekomme ich den Cross-section output gegeben (für jede Zeitperiode einen Koeffizienten pro unabhängiger variable). Nutze ich aber die option "lag(#)" bekomme ich für meine unabhängigen variablen nur noch einen Koeffizienten angegeben.

Das konnte ich aus dem help file nicht erschließen, und den code habe ich nur überflogen. Was passiert, wenn Du beide Optionen angibst?

[filaglad]

Hallo Daniel,
vielen dank für deine schnelle antwort! deine Anmerkungen sind wie immer sehr hilfreich.

Da Du, wie Du selbst sagst, bei -xtfmb- mittels -verboose- Option Schätzer für den ersten Schritt erhälst, wird der wohl auch berechnet. Tippe nach der Regression mal

Mein Verständnis von der Fama MacBeth schätzung war falsch. Fama-MacBeth schritt 1 ist: Cross sectional regressionen für jede Zeitperiode; Schritt 2: Bildet den mittelwert aller cross-sectional Koeffizienten. Das was ich unter Step 1. beschrieben hatte muss ich wohl manuell durchführen. Diesbezüglich werde ich vllt auch noch einen Post machen

Was passiert, wenn Du beide Optionen angibst?

Ein sehr guter Vorschlag! die "lag(#)" option generiert lediglich Newey-west adjusted standard errors für die summe aller cross-sectional Koeffizienten.

Nochmals vielen dank für die Unterstützung!
Viele Grüße!

[filaglad]

ps. ich hatte drei mögliche commands zur Fama-Macbeth regression gegeben. Davon sind 2 Quellcodes aus dem internet. Habe ich es richtig verstanden (da es ja kein command ist dass ich über SSC installiere), dass ich diese Codes einmal laufen lasse und dann anschließend die commands -xtfmbJ- sowie -fm- nutzen kann? ich habe das so gemacht und es funktioniert, nur wollte ich auf nummer sicher gehen dass ich das hier nicht falsch verstehe.

[daniel]

Habe ich es richtig verstanden (da es ja kein command ist dass ich über SSC installiere), dass ich diese Codes einmal laufen lasse und dann anschließend die commands -xtfmbJ- sowie -fm- nutzen kann?

Ja, das ist eine Möglichkeit.

Jedes Programm muss einmal geladen werden, bevor es verwendet werden kann. Bei .ado files (automated do-files) funktioniert das automatisch, falls Stata weiß, wo es nach diesen files suchen soll. Das -ssc- command speichert .ado files und die zugehörigen .[s]hlp files in das PLUS directory (meist C:/ado/plus/<Anfangsbuchstabe des .ado file/Programmnamen>). Du kannst das auch manuell machen. Kopiere den code aus dem Netz und speichere ihn als <name>.ado in Deinem PLUS Verzeichnis. Das Verzeichnis findest Du mittels -adopath-. Wenn der code als .ado file gespeichert ist, kannst Du das command verwenden.