今天终于明白了平时我们一般讲的固定效应和论文中常看到的行业-时间固定效应或者省份-年份固定效应的区别了。
误区1:xtreg + fe/re模型的全称应该说叫“个体固定效应/随机效应模型”。这里的个体,在会计学常见的公司研究来说,就是firm-level。个体固定效应与时间、行业固定效应一样,都是固定效应的一种。因此,不是说控制了XX固定效应,就一定用fe模型。
误区2: fe/re模型只是为控制个体固定效应提供了一条固定的语法,用reg + i.firm可以达到同样的效果。xtreg + fe模型再加入时间虚拟变量是控制了个体和时间的双向固定效应。
误区3:现在大多常见的论文报告的结果是控制年份和行业固定效应,其实用的reg命令加上年份和行业固定效应。而不是我所以为的fe模型。
从stata命令的角度来理解:
个体固定效应:
reg Y X ,fe
而行业-时间固定效应:
tab industry,gen(indu)//生成行业需变量
drop indu1//为了避免共线性,删掉indu1
tab year,gen(time)
drop time1
reg y x indu1 time1
est store c1
esttab c1, b(%6.3f) star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)
esttab c1 using workspace/Table01.rtf, replace b(%6.3f) star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) scalar(r2 r2_a F N ) nogaps drop(indu* time*)
//using后边是一个存储路径,需要根据自己的情况修改,另外论文中一般不显示固定效应的估计结果,所以drop掉了。
#附学习一下几个高维固定效应命令
reghdfe y x, absorb(id year industry) 可以实现控制多维固定效应
reghdfe y x, absorb(year#industry) 实现控制交乘固定效应
reghdfe也可以同时对标准误进行聚类


雷达卡





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