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计数模型xtnbreg和nbreg取舍问题

发布：mingxc188 | 分类：考研

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请问，在计数模型中，经过检验发现面板负二项分布最适合数据，但是回归结果发现xtnbreg,fe会自动删除组内观测值为1的非平衡数据（这点与xtreg不同），导致数据大量缺失。如果用xtnbreg,re虽然不会剔除组内观测值为1的 ...

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请问，在计数模型中，经过检验发现面板负二项分布最适合数据，但是回归结果发现xtnbreg,fe会自动删除组内观测值为1的非平衡数据（这点与xtreg不同），导致数据大量缺失。如果用xtnbreg,re虽然不会剔除组内观测值为1的数据，但是随机效应模型通不过hausman test。而用nbreg不会导致数据缺失，无法控制个体固定效应，请问大家应该选择哪个模型进行计数模型回归，实在感谢！！！

egen daf=group(firmid)
xtset daf year
xtnbreg firmNum tfp exp agei.year ,fe
xtnbreg firmNum tfp exp agei.year ,re
nbreg firmNum tfp exp agei.year cic4,r nolog difficult

复制代码
部分数据如下所示

clear
input int firmNum str10 firmid float year int age float expinten int cic4 float tfp
1 "3713960402" 20078 0 26431.8726715
1 "4403131743" 2003 19 1 40433.5011976
1 "3119940070" 2008 17 .6035028 4043 2.498123
1 "3701910858" 2006 51 .10787103 3544 1.350484
1 "3720910166" 2005 35 .0410808 32301.9161437
1 "3203960166" 20041 .3719474 1722 .5926956
1 "3702249759" 20054 .033108007 39541.1292802
1 "3205240350" 20087 .9862022 3921 .
1 "3311930175" 2004 12 .5924495 34821.4598887
1 "2101911507" 20084 0 3725 4.913646
1 "4405141161" 2008 15 .4534292 3152 2.736627
1 "4420944304" 2007 13 .08450302 35303.7712514
1 "4401923133" 20009 .4750388 4260 .3025835
1 "3118930369" 20034 .7107127 3090.19495225
1 "4101931172" 2004 12 .009818167 3721 1.569183
1 "3311962294" 20058 .067031145 3952 .4730142
1 "4215911013" 20049 .06410257 2920 .4261812
1 "3320950352" 2005 13 .7291654 37311.7543038
1 "3301930769" 2004 12 .005777623 2311 .6296975
1 "4403163837" 20044 .8477874 40391.4999024
1 "3206964058" 20066 .3041511 13511.4509985
1 "3302950050" 20039 .5523046 3529 .4971354
1 "4403162739" 2005 13 .3937298 37251.3504524
1 "3205942434" 20064 .4602908 3672 .3355467
1 "1207240188" 20069 .8938636 2710 .
1 "1108310320" 2008 12 .2395437 35524.1525016
1 "3702961103" 20079 .08152027 13701.6090382
1 "3315960100" 20058 .08595744 3451 1.347958
1 "4423940792" 20068 .8432964 3592 .9135461
1 "4204910025" 2000 43 .032744676 3542 .9082215
1 "4419941036" 20004 .6856459 2190.21498844
1 "2101911022" 2003 67 .029510874 3663.13218309
1 "5013960332" 2007 16 .402028 37321.2708007
1 "3303966014" 2005 10 .1536684 40611.1088117
1 "4403918005" 2002 19 .7744694 41601.3772595
1 "3312950015" 2001 17 .18007496 40731.1760871
1 "3204910339" 2004 44 .04162695 3613 1.400681
1 "4422930808" 20006 .4159435 3487.56796366
1 "5101933522" 20064 0 34112.5793645
1 "4407942183" 20023 0 3483 .736103
1 "4207930139" 20053 .9576342 2710 -.26460403
1 "3120930277" 20023 0 3732 .
1 "3202945806" 2005 12 .6378401 36311.4061296
1 "4401240232" 20043 .00026564728 40593.3313525
1 "3205240271" 20044 .034365475 3953 .931609
1 "3316910002" 2000 36 .22166742 36491.1252263
1 "4420932784" 20076 .8465515 35771.7575016
1 "3402930154" 20075 0 3725 .8717861
1 "4403130368" 2002 12 1 4219 .
1 "4403136464" 20013 .8063009 41601.6850787
1 "3306967209" 20045 0 3721-.1632292
1 "3701961558" 20048 .05943169 27201.6555905
1 "4403962788" 20087 .1223317 40431.8513986
1 "3211912018" 2005 14 .6822054 35521.0788188
1 "1306932219" 2008 19 .03627726 24221.8458344
1 "4422920403" 20006 .5830306 4069 .7897458
1 "3118941022" 20074 .14605348 31911.6566333
1 "3317960094" 20081 .666579 3971 .
1 "3222961171" 2008 27 .12473685 3691 .
1 "1302910138" 20077 0 1540.25913382
1 "3321940027" 20039 .9177154 34241.9687473
1 "3110955012" 2004 49 .8823608 1810.21504766
1 "1306960581" 20062 .2750782 3721.53245103
1 "1308910012" 2000 52 .00363879 3531.25446016
1 "3715961467" 2008 12 .05968173 39241.1639538
1 "4403940084" 20009 1 40641.9312238
1 "3204963109" 2007 15 .09164713 31472.2074919
1 "3120920056" 2007 15 0 3040 -.23574005
end

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