面板Tobit组间系数差异检验

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检验基于面板Tobit模型回归的组间系数差异时，运用bdiff命令，命令为bdiff, group( intellecture) model(xttobit y x1 x2 x3 i.year i.indus, ll(0) nolog tobit) reps(1000) bsample但是stata软件报错The numbers of effective independent variables in Group1 (intellecture=0) and group2 (intellecture=1) are not equal
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关键词：Tobit 差异检验 bit Independent 面板Tobit模型

问题已解决。解释变量中加入了i.industry，导致两个回归方程中解释变量个数不同。

您好，我也是面板tobit模型，用了您的命令出现
Begin Time: 24 Mar 2007 01:04:24
no observations
r(2000);
请问应该怎么做呢？

微观经济学z 发表于 2022-3-25 00:05
您好，我也是面板tobit模型，用了您的命令出现
Begin Time: 24 Mar 2007 01:04:24
no observations

已经找出问题，虚拟变量必须赋值0和1

Francie_ 发表于 2021-7-13 09:24
问题已解决。解释变量中加入了i.industry，导致两个回归方程中解释变量个数不同。

你好，请问这个解决办法是需要把model(xttobit y x1 x2 x3 i.year i.indus 里的 i.indus 删掉吗？还是说只需要删掉多余的行业，再控制行业

请问普通OLS回归的组间系数差异也可以用bdiff命令吗

MerryChris 发表于 2022-7-14 11:34
请问普通OLS回归的组间系数差异也可以用bdiff命令吗

可以的呀，用suest也可以，参考《如何检验分组回归后的组间系数差异》--连玉君，廖俊平（2017）这篇文章

在使用`bdiff`命令进行组间系数差异检验时遇到"The numbers of effective independent variables in Group1 (intellecture=0) and group2 (intellecture=1) are not equal"错误，意味着在两个分组中包含的有效独立变量数量不一致。这可能由以下几种情况引起：

1. **缺失值**：一个或多个变量在某个组内存在大量缺失值，导致该组能够用于估计模型的观测数减少。

2. **分类变量编码问题**：如果你有分类变量并且使用了虚拟变量（dummy variables）表示不同的类别，在其中一个组中可能缺少某些类别的观测数据。例如，如果`x1`是一个包含三个级别的分类变量，并且在一组中没有某个级别，则该级别对应的虚拟变量将不会出现在模型估计中。

3. **模型设定问题**：你可能会无意中在两个分组之间改变了模型的设定，比如对一个变量进行了转换（如取对数）但在另一个组中未做此操作。

为了解决这个问题，请按照以下步骤检查和修正：

- 确保所有使用的变量在两组中都有完整的观测值。可以使用`tabstat`或`summarize`命令检查每个变量的缺失情况。
  
- 检查分类变量是否在两组中的表现形式一致，包括是否有相同的级别以及这些级别的编码方式。

- 重新审视模型设定，在两个分组内保持一致性。例如，如果对某个连续变量取对数以减少偏斜性，请确保在所有观测中都进行相同的操作。
  
一旦确定并修正了上述问题，你就可以再次尝试运行`bdiff`命令来检验面板Tobit模型中的组间系数差异。

此外，如果错误仍然存在，考虑检查数据的导入和整理过程是否正确无误。这包括变量类型、分类编码以及任何预处理步骤（如缺失值填充或异常值处理）。

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