对于4年内的不平衡面板数据，在stata中使用xtgls估计系数时，会产生什么错误？

我使用不平衡面板数据已经4年了。在试图确定哪种时变模型（xtgls、xtreg、re或xtgee）最适合我的分析时，我试图在同质和异质假设下估计xtgls的系数。当我使用hetero选项运行这个模型时，我得到了非常高的z分数（>30），并且对所有其他模型中都存在的术语产生了显著影响

另外，当我尝试运行lrtest比较hetero和homoskedastic模型时，我得到一个错误，读作“hetero不包含标量e（ll）”。我读到解决这个问题的一种方法是添加选项igls，它应该给出与没有igls选项的模型相同的系数。但是，我的模型不会与igls选项收敛。我认为hetero-xtgls模型的这些奇怪结果可能是因为一些时不变变量编码错误（即，一年中编码为女性=1，另一年中编码为女性=0的人）。我检查了我的两个静脉注射，但事实并非如此。我想不出还有什么别的原因

因此，我的具体问题是：

为什么我会得到这样一个错误——“hetero不包含标量e（ll）”——用于比较homo和hetero模型的lrtest？这是什么意思？ 下面是我的stata代码：

xtgls连续DV IV1 IV2 IV1xIV2，i（个人id）面板（hetero）

异性恋

xtgls连续式DV IV1 IV2 IV1xIV2，i（个人id）

局部df=e（N_g）-1

disp`df'

lrtest hetero.，df（`df'）

我运行了xttest3，这表明错误是异性的

igls是否是我在lrtest（“hetero不包含标量e（ll）”）之后遇到的错误的适当解决方法？如果是这样的话，是什么原因导致这个带有igls选项的模型不收敛？代码如下：

位于Stata的xtgls连续IV1 IV2 IV1xIV2，i（个人id）面板（异质）IGL，

xtgls

命令不估计对数似然，因为它不是最大似然估计。所以你不能从这个模型中得到对数似然检验。要获得对数可能性，您需要使用上面的设置，而不是使用

igls

选项。这是一个适当的解决办法，是完全适当的；我认为您不需要从删除数据集开始

或者，您可以使用不同的估计器。GLS适用于面板较少且较宽的情况。如果你有很短的面板（每个人只有几年），你可能应该使用类似

xtreg

的东西。 在斯塔塔，

xtgls

命令不估计对数似然，因为它不是最大似然估计。所以你不能从这个模型中得到对数似然检验。要获得对数可能性，您需要使用上面的设置，而不是使用

igls

选项。这是一个适当的解决办法，是完全适当的；我认为您不需要从删除数据集开始

或者，您可以使用不同的估计器。GLS适用于面板较少且较宽的情况。如果你有很短的面板（每个人只有几年），你可能应该使用类似

xtreg

的东西。

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抓住问题的要害，抓住问题的要害。