使用 Prais-Winsten 估计时，为什么我在 SAS 和 Stata 中得到不同的回归输出？
Why do I get different regression outputs in SAS and in Stata when using Prais-Winsten estimation?
我的时间序列数据集存在严重的序列相关问题，因此我采用了具有迭代估计的 Prais-Winsten 估计器来解决这个问题。我使用以下命令在 Stata 中进行了回归：
prais depvar indepvar indepvar2, vce(robust) rhotype(regress)
我的同事想在 SAS 中重现我的结果，所以她使用了以下内容：
proc autoreg data=DATA;
model depvar = indepvar indepvar2/nlag=1 iter itprint method=YW;
run;
我们运行的规格不同，有的大致匹配，有的不匹配。我还注意到，对于每个回归规范，Stata 的迭代次数都比 SAS 多。我想知道我（或我同事）的代码是否有问题。
更新
受 Joe 评论的启发，我修改了我的 SAS 代码。
/*Iterated Estimation*/
proc autoreg data=DATA;
model depvar = indepvar indepvar2/nlag=1 itprint method=ITYW;
run;
/*Twostep Estimation*/
proc autoreg data=DATA;
model depvar = indepvar indepvar2/nlag=1 itprint method=YW;
run;
我有几点建议。请注意，我不是真正的统计学家，也不熟悉这里的具体估算器，所以这只是对文档的快速阅读。
首先，最有可能的问题是 SAS 似乎使用了 OLS 方差估计方法。也就是说，在您的 Stata 代码中，您有 vce(robust)，这与我读到的 SAS 所使用的相反，相当于 vce(ols)。请参阅 this page in the docs which explains how SAS does the Y-W method of autoregression, compared to this doc page，其中解释了 Stata 是如何做到的。
其次，您可能不应该指定 method=YW。 SAS 区分简单 Y-W 估计（"two-step" 方法）和迭代 Y-W 估计。 method=ITYW就是你想要的。您指定了 iter，所以很可能您无论如何都会得到这个，因为 SAS 往往对这些事情很聪明，但最好进行验证。
我建议实际上关闭迭代开始 - 两者都执行两步法（Stata 选项 twostep，SAS 通过删除 iter 请求并指定 method=YW 或没有方法规格）。看看他们在那里匹配得有多好。一旦你能让它们匹配，然后继续迭代； SAS 的截止点可能与 Stata 不同，并且很可能不会迭代过去。
我还建议首先仅使用一对自变量和因变量来尝试此操作，因为当您添加第二个自变量时，这两个程序可能会以不同方式处理事情。始终从简单开始，然后增加复杂性。
我的时间序列数据集存在严重的序列相关问题，因此我采用了具有迭代估计的 Prais-Winsten 估计器来解决这个问题。我使用以下命令在 Stata 中进行了回归：
prais depvar indepvar indepvar2, vce(robust) rhotype(regress)
我的同事想在 SAS 中重现我的结果，所以她使用了以下内容：
proc autoreg data=DATA;
model depvar = indepvar indepvar2/nlag=1 iter itprint method=YW;
run;
我们运行的规格不同，有的大致匹配，有的不匹配。我还注意到，对于每个回归规范，Stata 的迭代次数都比 SAS 多。我想知道我（或我同事）的代码是否有问题。
更新
受 Joe 评论的启发，我修改了我的 SAS 代码。
/*Iterated Estimation*/
proc autoreg data=DATA;
model depvar = indepvar indepvar2/nlag=1 itprint method=ITYW;
run;
/*Twostep Estimation*/
proc autoreg data=DATA;
model depvar = indepvar indepvar2/nlag=1 itprint method=YW;
run;
我有几点建议。请注意，我不是真正的统计学家，也不熟悉这里的具体估算器，所以这只是对文档的快速阅读。
首先，最有可能的问题是 SAS 似乎使用了 OLS 方差估计方法。也就是说，在您的 Stata 代码中，您有 vce(robust)，这与我读到的 SAS 所使用的相反，相当于 vce(ols)。请参阅 this page in the docs which explains how SAS does the Y-W method of autoregression, compared to this doc page，其中解释了 Stata 是如何做到的。
其次，您可能不应该指定 method=YW。 SAS 区分简单 Y-W 估计（"two-step" 方法）和迭代 Y-W 估计。 method=ITYW就是你想要的。您指定了 iter，所以很可能您无论如何都会得到这个，因为 SAS 往往对这些事情很聪明，但最好进行验证。
我建议实际上关闭迭代开始 - 两者都执行两步法（Stata 选项 twostep，SAS 通过删除 iter 请求并指定 method=YW 或没有方法规格）。看看他们在那里匹配得有多好。一旦你能让它们匹配，然后继续迭代； SAS 的截止点可能与 Stata 不同，并且很可能不会迭代过去。
我还建议首先仅使用一对自变量和因变量来尝试此操作，因为当您添加第二个自变量时，这两个程序可能会以不同方式处理事情。始终从简单开始，然后增加复杂性。