楼主: zdlspace
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[程序分享] 季度时间固定效应 vs. 季节固定效应 [推广有奖]

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zdlspace 学生认证  发表于 2021-1-31 00:46:01 |AI写论文

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关于如何在模型中加入季度时间固定效应以及季节性固定效应，很多人可能会困惑，傻傻分不清楚，这里作一下区分，一种是Quarterly time fixed effects，这是时间固定效应，我把它翻译成季度时间固定效应。另一种是Seasonal quarter fixed effects，我把它翻译成季节性固定效应。注意前者是我们常说的时间固定效应的一种。当然关于，这两种固定效应的中文翻译，大家可以留言讨论，我也不太确定这么翻译是否准确。下面看这两种固定效应究竟如何实现。
  1. * Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
  2. clear
  3. input float company double(year_quarter year) byte quarter float(invest mvalue kstock)
  4. 1 -100 1935 1  317.6 3078.5    2.8
  5. 1  -99 1935 2  391.8 4661.7   52.6
  6. 1  -98 1935 3  410.6 5387.1  156.9
  7. 1  -97 1935 4  257.7 2792.2  209.2
  8. 1  -96 1936 1  330.8 4313.2  203.4
  9. 1  -95 1936 2  461.2 4643.9  207.2
  10. 1  -94 1936 3    512 4551.2  255.2
  11. 1  -93 1936 4    448 3244.1  303.7
  12. 1  -92 1937 1  499.6 4053.7  264.1
  13. 1  -91 1937 2  547.5 4379.3  201.6
  14. 1  -90 1937 3  561.2 4840.9    265
  15. 1  -89 1937 4  688.1 4900.9  402.2
  16. 1  -88 1938 1  568.9 3526.5  761.5
  17. 1  -87 1938 2  529.2 3254.7  922.4
  18. 1  -86 1938 3  555.1 3700.2 1020.1
  19. 1  -85 1938 4  642.9 3755.6   1099
  20. 1  -84 1939 1  755.9   4833 1207.7
  21. 1  -83 1939 2  891.2 4924.9 1430.5
  22. 1  -82 1939 3 1304.4 6241.7 1777.3
  23. 1  -81 1939 4 1486.7 5593.6 2226.3
  24. 2 -100 1935 1  209.9 1362.4   53.8
  25. 2  -99 1935 2  355.3 1807.1   50.5
  26. 2  -98 1935 3  469.9 2676.3  118.1
  27. 2  -97 1935 4  262.3 1801.9  260.2
  28. 2  -96 1936 1  230.4 1957.3  312.7
  29. 2  -95 1936 2  361.6 2202.9  254.2
  30. 2  -94 1936 3  472.8 2380.5  261.4
  31. 2  -93 1936 4  445.6 2168.6  298.7
  32. 2  -92 1937 1  361.6 1985.1  301.8
  33. 2  -91 1937 2  288.2 1813.9  279.1
  34. 2  -90 1937 3  258.7 1850.2  213.8
  35. 2  -89 1937 4  420.3 2067.7  132.6
  36. 2  -88 1938 1  420.5 1796.7  264.8
  37. 2  -87 1938 2  494.5 1625.8  306.9
  38. 2  -86 1938 3  405.1   1667  351.1
  39. 2  -85 1938 4  418.8 1677.4  357.8
  40. 2  -84 1939 1  588.2 2289.5  342.1
  41. 2  -83 1939 2  645.5 2159.4  444.2
  42. 2  -82 1939 3    641 2031.3  623.6
  43. 2  -81 1939 4  459.3 2115.5  669.7
  44. 3 -100 1935 1   33.1 1170.6   97.8
  45. 3  -99 1935 2     45 2015.8  104.4
  46. 3  -98 1935 3   77.2 2803.3    118
  47. 3  -97 1935 4   44.6 2039.7  156.2
  48. 3  -96 1936 1   48.1 2256.2  172.6
  49. 3  -95 1936 2   74.4 2132.2  186.6
  50. 3  -94 1936 3    113 1834.1  220.9
  51. 3  -93 1936 4   91.9   1588  287.8
  52. 3  -92 1937 1   61.3 1749.4  319.9
  53. 3  -91 1937 2   56.8 1687.2  321.3
  54. 3  -90 1937 3   93.6 2007.7  319.6
  55. 3  -89 1937 4  159.9 2208.3    346
  56. 3  -88 1938 1  147.2 1656.7  456.4
  57. 3  -87 1938 2  146.3 1604.4  543.4
  58. 3  -86 1938 3   98.3 1431.8  618.3
  59. 3  -85 1938 4   93.5 1610.5  647.4
  60. 3  -84 1939 1  135.2 1819.4  671.3
  61. 3  -83 1939 2  157.3 2079.7  726.1
  62. 3  -82 1939 3  179.5 2371.6  800.3
  63. 3  -81 1939 4  189.6 2759.9  888.9
  64. 4 -100 1935 1  40.29  417.5   10.5
  65. 4  -99 1935 2  72.76  837.8   10.2
  66. 4  -98 1935 3  66.26  883.9   34.7
  67. 4  -97 1935 4   51.6  437.9   51.8
  68. 4  -96 1936 1  52.41  679.7   64.3
  69. 4  -95 1936 2  69.41  727.8   67.1
  70. 4  -94 1936 3  68.35  643.6   75.2
  71. 4  -93 1936 4   46.8  410.9   71.4
  72. 4  -92 1937 1   47.4  588.4   67.1
  73. 4  -91 1937 2  59.57  698.4   60.5
  74. 4  -90 1937 3  88.78  846.4   54.6
  75. 4  -89 1937 4  74.12  893.8   84.8
  76. 4  -88 1938 1  62.68    579   96.8
  77. 4  -87 1938 2  89.36  694.6  110.2
  78. 4  -86 1938 3  78.98  590.3  147.4
  79. 4  -85 1938 4 100.66  693.5  163.2
  80. 4  -84 1939 1 160.62    809  203.5
  81. 4  -83 1939 2    145    727  290.6
  82. 4  -82 1939 3 174.93 1001.5  346.1
  83. 4  -81 1939 4 172.49  703.2  414.9
  84. 5 -100 1935 1  39.68  157.7  183.2
  85. 5  -99 1935 2  50.73  167.9    204
  86. 5  -98 1935 3  74.24  192.9    236
  87. 5  -97 1935 4  53.51  156.7  291.7
  88. 5  -96 1936 1  42.65  191.4  323.1
  89. 5  -95 1936 2  46.48  185.5    344
  90. 5  -94 1936 3   61.4  199.6  367.7
  91. 5  -93 1936 4  39.67  189.5  407.2
  92. 5  -92 1937 1  62.24  151.2  426.6
  93. 5  -91 1937 2  52.32  187.7    470
  94. 5  -90 1937 3  63.21  214.7  499.2
  95. 5  -89 1937 4  59.37  232.9  534.6
  96. 5  -88 1938 1  58.02    249  566.6
  97. 5  -87 1938 2  70.34  224.5  595.3
  98. 5  -86 1938 3  67.42  237.3  631.4
  99. 5  -85 1938 4  55.74  240.1  662.3
  100. 5  -84 1939 1   80.3  327.3  683.9
  101. 5  -83 1939 2   85.4  359.4  729.3
  102. 5  -82 1939 3   91.9  398.4  774.3
  103. 5  -81 1939 4  81.43  365.7  804.9
  104. 6 -100 1935 1  20.36    197   6.5
  105. 6  -99 1935 2  25.98  210.3  15.8
  106. 6  -98 1935 3  25.94  223.1  27.7
  107. 6  -97 1935 4  27.53  216.7  39.2
  108. 6  -96 1936 1   24.6  286.4  48.6
  109. 6  -95 1936 2  28.54    298  52.5
  110. 6  -94 1936 3  43.41  276.9  61.5
  111. 6  -93 1936 4  42.81  272.6  80.5
  112. 6  -92 1937 1  27.84  287.4  94.4
  113. 6  -91 1937 2   32.6  330.3  92.6
  114. 6  -90 1937 3  39.03  324.4  92.3
  115. 6  -89 1937 4  50.17  401.9  94.2
  116. 6  -88 1938 1  51.85  407.4 111.4
  117. 6  -87 1938 2  64.03  409.2 127.4
  118. 6  -86 1938 3  68.16  482.2 149.3
  119. 6  -85 1938 4  77.34  673.8 164.4
  120. 6  -84 1939 1   95.3  676.9 177.2
  121. 6  -83 1939 2  99.49    702   200
  122. 6  -82 1939 3 127.52  793.5 211.5
  123. 6  -81 1939 4 135.72  927.3 238.7
  124. 7 -100 1935 1  24.43    138 100.2
  125. 7  -99 1935 2  23.21  200.1   125
  126. 7  -98 1935 3  32.78  210.1 142.4
  127. 7  -97 1935 4  32.54  161.2 165.1
  128. 7  -96 1936 1  26.65  161.7 194.8
  129. 7  -95 1936 2  33.71  145.1 222.9
  130. 7  -94 1936 3   43.5  110.6 252.1
  131. 7  -93 1936 4  34.46   98.1 276.3
  132. 7  -92 1937 1  44.28  108.8 300.3
  133. 7  -91 1937 2   70.8  118.2 318.2
  134. 7  -90 1937 3  44.12  126.5 336.2
  135. 7  -89 1937 4  48.98  156.7 351.2
  136. 7  -88 1938 1  48.51  119.4 373.6
  137. 7  -87 1938 2     50  129.1 389.4
  138. 7  -86 1938 3  50.59  134.8 406.7
  139. 7  -85 1938 4  42.53  140.8 429.5
  140. 7  -84 1939 1  64.77    179 450.6
  141. 7  -83 1939 2  72.68  178.1 466.9
  142. 7  -82 1939 3  73.86  186.8 486.2
  143. 7  -81 1939 4  89.51  192.7 511.3
  144. 8 -100 1935 1  12.93  191.5   1.8
  145. 8  -99 1935 2   25.9    516    .8
  146. 8  -98 1935 3  35.05    729   7.4
  147. 8  -97 1935 4  22.89  560.4  18.1
  148. 8  -96 1936 1  18.84  519.9  23.5
  149. 8  -95 1936 2  28.57  628.5  26.5
  150. 8  -94 1936 3  48.51  537.1  36.2
  151. 8  -93 1936 4  43.34  561.2  60.8
  152. 8  -92 1937 1  37.02  617.2  84.4
  153. 8  -91 1937 2  37.81  626.7  91.2
  154. 8  -90 1937 3  39.27  737.2  92.4
  155. 8  -89 1937 4  53.46  760.5    86
  156. 8  -88 1938 1  55.56  581.4 111.1
  157. 8  -87 1938 2  49.56  662.3 130.6
  158. 8  -86 1938 3  32.04  583.8 141.8
  159. 8  -85 1938 4  32.24  635.2 136.7
  160. 8  -84 1939 1  54.38  723.8 129.7
  161. 8  -83 1939 2  71.78  864.1 145.5
  162. 8  -82 1939 3  90.08 1193.5 174.8
  163. 8  -81 1939 4   68.6 1188.9 213.5
  164. 9 -100 1935 1  26.63  290.6   162
  165. 9  -99 1935 2  23.39  291.1   174
  166. 9  -98 1935 3  30.65    335   183
  167. 9  -97 1935 4  20.89    246   198
  168. 9  -96 1936 1  28.78  356.2   208
  169. 9  -95 1936 2  26.93  289.8   223
  170. 9  -94 1936 3  32.08  268.2   234
  171. 9  -93 1936 4  32.21  213.3   248
  172. 9  -92 1937 1  35.69  348.2   274
  173. 9  -91 1937 2  62.47  374.2   282
  174. 9  -90 1937 3  52.32  387.2   316
  175. 9  -89 1937 4  56.95  347.4   302
  176. 9  -88 1938 1  54.32  291.9   333
  177. 9  -87 1938 2  40.53  297.2   359
  178. 9  -86 1938 3  32.54  276.9   370
  179. 9  -85 1938 4  43.48  274.6   376
  180. 9  -84 1939 1  56.49  339.9   391
  181. 9  -83 1939 2  65.98  474.8   414
  182. 9  -82 1939 3  66.11    496   443
  183. 9  -81 1939 4  49.34  474.5   468
  184. 10 -100 1935 1   2.54  70.91   4.5
  185. 10  -99 1935 2      2  87.94  4.71
  186. 10  -98 1935 3   2.19   82.2  4.57
  187. 10  -97 1935 4   1.99  58.72  4.56
  188. 10  -96 1936 1   2.03  80.54  4.38
  189. 10  -95 1936 2   1.81  86.47  4.21
  190. 10  -94 1936 3   2.14  77.68  4.12
  191. 10  -93 1936 4   1.86  62.16  3.83
  192. 10  -92 1937 1    .93  62.24  3.58
  193. 10  -91 1937 2   1.18  61.82  3.41
  194. 10  -90 1937 3   1.36  65.85  3.31
  195. 10  -89 1937 4   2.24  69.54  3.23
  196. 10  -88 1938 1   3.81  64.97   3.9
  197. 10  -87 1938 2   5.66     68  5.38
  198. 10  -86 1938 3   4.21  71.24  7.39
  199. 10  -85 1938 4   3.42  69.05  8.74
  200. 10  -84 1939 1   4.67  83.04  9.07
  201. 10  -83 1939 2      6  74.42  9.93
  202. 10  -82 1939 3   6.53  63.51 11.68
  203. 10  -81 1939 4   5.12  58.12 14.33

  205. end
  206. format %tq year_quarter
  207. format %ty year
复制代码


  1. ***季度时间固定效应（Quarterly time fixed effects）
  2. reghdfe invest mvalue kstock,a(company year_q)

  4. HDFE Linear regression                            Number of obs   =        200
  5. Absorbing 2 HDFE groups                           F(   2,    169) =     217.44
  6.                                                   Prob > F        =     0.0000
  7.                                                   R-squared       =     0.9517
  8.                                                   Adj R-squared   =     0.9431
  9.                                                   Within R-sq.    =     0.7201
  10.                                                   Root MSE        =    51.7245

  12. ------------------------------------------------------------------------------
  13.       invest |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
  14. -------------+----------------------------------------------------------------
  15.       mvalue |      0.118      0.014     8.56   0.000        0.091       0.145
  16.       kstock |      0.358      0.023    15.75   0.000        0.313       0.403
  17.        _cons |    -80.164     14.844    -5.40   0.000     -109.467     -50.860
  18. ------------------------------------------------------------------------------

  20. Absorbed degrees of freedom:
  21. ------------------------------------------------------+
  22.   Absorbed FE | Categories  - Redundant  = Num. Coefs |
  23. --------------+---------------------------------------|
  24.       company |        10           0          10     |
  25. year_quarter |        20           1          19     |
  26. ------------------------------------------------------+

  28. 那么在考虑季度时间固定效应后，能否继续控制year fixed effects呢？答案是否定的，因为year fixed effects会被季度时间固定效应所吸收。

  30. reghdfe invest mvalue kstock,a(company year_q year)


  33. HDFE Linear regression                            Number of obs   =        200
  34. Absorbing 3 HDFE groups                           F(   2,    169) =     217.44
  35.                                                   Prob > F        =     0.0000
  36.                                                   R-squared       =     0.9517
  37.                                                   Adj R-squared   =     0.9431
  38.                                                   Within R-sq.    =     0.7201
  39.                                                   Root MSE        =    51.7245

  41. ------------------------------------------------------------------------------
  42.       invest |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
  43. -------------+----------------------------------------------------------------
  44.       mvalue |      0.118      0.014     8.56   0.000        0.091       0.145
  45.       kstock |      0.358      0.023    15.75   0.000        0.313       0.403
  46.        _cons |    -80.164     14.844    -5.40   0.000     -109.467     -50.860
  47. ------------------------------------------------------------------------------

  49. Absorbed degrees of freedom:
  50. ------------------------------------------------------+
  51.   Absorbed FE | Categories  - Redundant  = Num. Coefs |
  52. --------------+---------------------------------------|
  53.       company |        10           0          10     |
  54. year_quarter |        20           1          19     |
  55.          year |         5           5           0    ?|
  56. ------------------------------------------------------+
  57. ? = number of redundant parameters may be higher

  59. 可以看到此时year dummies均被踢出去了。


  62. ***季节固定效应（Seasonal quarter fixed effects）
  63. reghdfe invest mvalue kstock,a(company quarter)

  65. HDFE Linear regression                            Number of obs   =        200
  66. Absorbing 2 HDFE groups                           F(   2,    185) =     297.65
  67.                                                   Prob > F        =     0.0000
  68.                                                   R-squared       =     0.9442
  69.                                                   Adj R-squared   =     0.9400
  70.                                                   Within R-sq.    =     0.7629
  71.                                                   Root MSE        =    53.1244

  73. ------------------------------------------------------------------------------
  74.       invest |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
  75. -------------+----------------------------------------------------------------
  76.       mvalue |      0.111      0.012     9.06   0.000        0.087       0.135
  77.       kstock |      0.311      0.018    17.63   0.000        0.276       0.346
  78.        _cons |    -59.772     12.829    -4.66   0.000      -85.082     -34.463
  79. ------------------------------------------------------------------------------

  81. Absorbed degrees of freedom:
  82. -----------------------------------------------------+
  83. Absorbed FE | Categories  - Redundant  = Num. Coefs |
  84. -------------+---------------------------------------|
  85.      company |        10           0          10     |
  86.      quarter |         4           1           3     |
  87. -----------------------------------------------------+

  89. 那么假如季节性固定效应后，能否在继续控制year ficed effects吗？答案是Yes,此时季节性固定效应并不会吸收年度固定效应。

  91. reghdfe invest mvalue kstock,a(company quarter year)

  93. HDFE Linear regression                            Number of obs   =        200
  94. Absorbing 3 HDFE groups                           F(   2,    181) =     213.47
  95.                                                   Prob > F        =     0.0000
  96.                                                   R-squared       =     0.9471
  97.                                                   Adj R-squared   =     0.9418
  98.                                                   Within R-sq.    =     0.7023
  99.                                                   Root MSE        =    52.3196

  101. ------------------------------------------------------------------------------
  102.       invest |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
  103. -------------+----------------------------------------------------------------
  104.       mvalue |      0.111      0.013     8.61   0.000        0.085       0.136
  105.       kstock |      0.356      0.023    15.72   0.000        0.311       0.400
  106.        _cons |    -71.774     14.088    -5.09   0.000      -99.572     -43.976
  107. ------------------------------------------------------------------------------

  109. Absorbed degrees of freedom:
  110. -----------------------------------------------------+
  111. Absorbed FE | Categories  - Redundant  = Num. Coefs |
  112. -------------+---------------------------------------|
  113.      company |        10           0          10     |
  114.      quarter |         4           1           3     |
  115.         year |         5           1           4    ?|
  116. -----------------------------------------------------+
  117. ? = number of redundant parameters may be higher
复制代码


关于季节时间固定效应以及季节固定效应，你分清了吗？当然你也可以在此基础上考虑季节性趋势以及季度时间趋势。此外，你也可以类比月度时间固定效应以及月份固定效应。当然还有月度时间趋势以及月份趋势。
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关键词：固定效应 fixed effect categories regression parameters

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总评分: 学术水平 + 3  热心指数 + 3  信用等级 + 3   查看全部评分

Raymond
Stata 17.0, MP(4)

沙发
zdlspace 学生认证  发表于 2021-1-31 11:50:14
讨论一个小问题，季度时间固定效应和季节固定效应可以同时控制吗？也就是说可以在模型中同时加i.quarter 和 i.year_quarter吗？
藤椅
awajinokami 学生认证  发表于 2021-5-4 01:57:30
zdlspace 发表于 2021-1-31 11:50
讨论一个小问题，季度时间固定效应和季节固定效应可以同时控制吗？也就是说可以在模型中同时加i.quarter 和 ...
同问！！！！
板凳
wdlbcj 学生认证  发表于 2021-5-4 15:54:49
zdlspace 发表于 2021-1-31 11:50
讨论一个小问题，季度时间固定效应和季节固定效应可以同时控制吗？也就是说可以在模型中同时加i.quarter 和 ...
应该是不行的，会被吸收掉。
报纸
GGmengting 发表于 2022-11-28 21:43:08
我想请问一下，我的quarter是2001q1、2001q2、2001q3、2001q4、2002q1、2002q2……这样的，可以直接用i.quarter控制时间固定效应吗
地板
Fhy12345 发表于 2024-4-27 19:37:31
year_quarter是year变量乘quarter吗
如果想用DID，设置了time为0、1变量（在某一年之前为0，某一年之后为1），也有year但数据是季度变量quarter（为1、2、3、4），还有行业ind，这个回归的时候，xreg y x 控制变量 i.ind##i.year*quarter, fe还是xreg y x 控制变量 i.ind##i.time*quarter, fe
7楼
ywy02 发表于 2025-2-8 10:18:48
您好，请问有无相关文献是使用了季节固定效应的呀？我搜索了国内外文献没能找到相关的文献证明，急求
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