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楼主: num糯米糖123
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[问答] 【高维固定效应】High dimensional Fixed effects [推广有奖]

num糯米糖123 在职认证  发表于 2017-9-19 12:12:46 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
sunshutao 发表于 2017-9-19 09:51
比如你的这三者 i 企业,c 国家,t 时间,时间的固定效应需要控制,此外企业和国家,两者只能选其一。选国 ...
好的!时间的固定效应我也觉得需要,不过我在想是不是需要弄出像国家-时间固定效应这种。以及我也觉得国家、企业不一定只能二选一吧,我也可以就是抓住这个国家这个企业无法表现出的特性来作为FE。

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黃河泉 在职认证  发表于 2017-9-19 16:47:21 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
num糯米糖123 发表于 2017-9-19 12:10
好的!首先感谢大侠上次提供的reghdfe命令,解决了我用areg怎么算都算不动的问题,感谢!然后,就这个帖子 ...
真相只有一个,但你可能永远都不知道是什么?文献上不也如此,投机成分是多多少少都有的,不是吗?
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num糯米糖123 在职认证  发表于 2017-9-19 20:18:48 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
黃河泉 发表于 2017-9-19 16:47
真相只有一个,但你可能永远都不知道是什么?文献上不也如此,投机成分是多多少少都有的,不是吗?
有道理,感谢!

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num糯米糖123 在职认证  发表于 2017-9-19 20:19:23 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
sunshutao 发表于 2017-9-19 09:51
比如你的这三者 i 企业,c 国家,t 时间,时间的固定效应需要控制,此外企业和国家,两者只能选其一。选国 ...
感谢!

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黃河泉 在职认证  发表于 2017-9-20 08:03:34 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
num糯米糖123 发表于 2017-9-19 20:18
有道理,感谢!
我昨晚又思考一下、刚刚又试一下,发现 8 楼的讲的没错,同时想控制厂商、产业与国家固定效应会导致共线性(我的底下例子指出国家效果会被删去):
  1. webuse grunfeld, clear

  2. gen cn = "cA"
  3. replace cn = "cB" if company > 5

  4. gen ind = "ia"
  5. replace ind = "ib" if company > 2
  6. replace ind = "ic" if company > 5
  7. replace ind = "id" if company > 8

  8. tab company, gen(did)
  9. tab ind, gen(dind)
  10. tab cn, gen(dcn)
  11. tab year, gen(dyear)

  12. reg invest mvalue kstock dind* dcn* dyear*, robust
复制代码

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黃河泉 在职认证  发表于 2017-9-20 08:04:04 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
num糯米糖123 发表于 2017-9-19 20:18
有道理,感谢!
  1. Linear regression                               Number of obs     =        200
  2.                                                 F(24, 175)        =      46.89
  3.                                                 Prob > F          =     0.0000
  4.                                                 R-squared         =     0.9121
  5.                                                 Root MSE          =      68.57

  6. ------------------------------------------------------------------------------
  7.              |               Robust
  8.       invest |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
  9. -------------+----------------------------------------------------------------
  10.       mvalue |    .051025   .0096527     5.29   0.000     .0319743    .0700757
  11.       kstock |   .2579702   .0629132     4.10   0.000     .1338039    .3821364
  12.        dind1 |   253.7296   35.74971     7.10   0.000     183.1735    324.2857
  13.        dind2 |  -25.00736   18.65796    -1.34   0.182    -61.83094    11.81622
  14.        dind3 |   11.14481   7.256542     1.54   0.126    -3.176792    25.46641
  15.        dind4 |          0  (omitted)
  16.         dcn1 |          0  (omitted)
  17.         dcn2 |          0  (omitted)
  18.       dyear1 |          0  (omitted)
  19.       dyear2 |   6.806911   21.25626     0.32   0.749    -35.14471    48.75853
  20.       dyear3 |   6.368021    24.7813     0.26   0.798    -42.54066     55.2767
  21.       dyear4 |  -22.20619    28.6369    -0.78   0.439    -78.72432    34.31195
  22.       dyear5 |  -35.29131   30.73404    -1.15   0.252     -95.9484    25.36579
  23.       dyear6 |  -6.142474   20.96238    -0.29   0.770    -47.51409    35.22914
  24.       dyear7 |   18.01589   20.09703     0.90   0.371    -21.64785    57.67963
  25.       dyear8 |   4.566402    20.5272     0.22   0.824    -35.94634    45.07914
  26.       dyear9 |  -8.668491   21.47737    -0.40   0.687    -51.05649     33.7195
  27.      dyear10 |  -6.777597   24.57093    -0.28   0.783    -55.27109     41.7159
  28.      dyear11 |  -11.14567   26.07119    -0.43   0.670     -62.6001    40.30875
  29.      dyear12 |   19.07031    24.4955     0.78   0.437    -29.27433    67.41494
  30.      dyear13 |  -.1850997   25.07691    -0.01   0.994    -49.67721    49.30701
  31.      dyear14 |  -2.424656   31.23204    -0.08   0.938    -64.06461    59.21529
  32.      dyear15 |  -27.29795    31.3565    -0.87   0.385    -89.18353    34.58763
  33.      dyear16 |  -23.71638   32.47154    -0.73   0.466    -87.80261    40.36986
  34.      dyear17 |   7.315453   38.80775     0.19   0.851      -69.276     83.9069
  35.      dyear18 |   14.15809   42.35613     0.33   0.739     -69.4365    97.75268
  36.      dyear19 |   33.88436   44.66025     0.76   0.449    -54.25767    122.0264
  37.      dyear20 |   13.43238    35.2277     0.38   0.703    -56.09345     82.9582
  38.        _cons |    -26.014   16.35325    -1.59   0.113    -58.28897    6.260983
  39. ------------------------------------------------------------------------------
复制代码

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num糯米糖123 在职认证  发表于 2017-9-21 15:36:08 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
黃河泉 发表于 2017-9-20 08:04
多谢!
但是为甚同时考虑厂商、产业与国家会有共线性?可否语句表述一下

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黃河泉 在职认证  发表于 2017-9-21 16:26:51 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
num糯米糖123 发表于 2017-9-21 15:36
多谢!
但是为甚同时考虑厂商、产业与国家会有共线性?可否语句表述一下
这要花一些时间,最简单的方式,看看我上面的资料(这些虚拟变量间之关系),或者自己举个资料例子看看!

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num糯米糖123 在职认证  发表于 2017-9-22 08:39:53 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
黃河泉 发表于 2017-9-21 16:26
这要花一些时间,最简单的方式,看看我上面的资料(这些虚拟变量间之关系),或者自己举个资料例子看看!
OKAY. 我仔细看一看,多谢

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num糯米糖123 在职认证  发表于 2017-9-22 08:39:56 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
黃河泉 发表于 2017-9-21 16:26
这要花一些时间,最简单的方式,看看我上面的资料(这些虚拟变量间之关系),或者自己举个资料例子看看!
OKAY. 我仔细看一看,多谢

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