考虑到所用模型为面板logit,在进行实证时采用随机效应logit,同时考虑到交互项(想要了解x1对y是否受到x2的影响,从理论上考虑到有影响,但实证不知道如何实现):
①xtlogit y x1 x2 cv _I*
②xtlogit y x1 x2 c.x1#c.x2 cv _I*
(y为二元因变量,x1与 x2为主要解释变量,且 x1与 x2为连续型变量;cv为控制变量; _I*为地区、行业与年份控制变量)
考虑到在线性模型中,对交互项系数的解释是直接的;而在非线性模型中交互效应的统计显著性不能用交互项系数简单看.此外, 当x1与 x2一个为连续型变量,一个为虚拟变量(0 1)的时候,是否可以通过margins, dydx(c.x1) at(x2=(0 1)) predict(pu0)查看其交互效应?
连老师的文章中描述(如下图),当交互作用都是连续型变量,交互效应相当于x1与 x2的交叉导数,但不知道这个是否能在stata中实现?自己尝试过使用“inteff”,在上述②运行后使用“inteff y x1 x2 c.x1#c.x2 cv _I*”,显示“factor variables and time-series operators not allowed”,不知道是哪儿我没理解到?
//此外,还尝试KHB检验是否存在中介效应:
①khb xtlogit y x1 || x2,c(cv _I* ),依旧无法出结果。实在是不知道在此类模型中交互项该如何去检验?