截面数据，控制个体固定效应后，某一年的年份固定效应被omitted

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各位老师好！我的问题如下：
（一）【基本数据情况】数据为企业并购数据，具体细分了行业，由于并购同一企业很难每年发生并购事件，数据为非平衡面板数据。在加入企业、国家层面控制变量后，最终整理出100多条数据，由于四分之三的企业在样本期内只发生一次并购，并购最多的企业也只有4年的数据，所以直接将数据当做截面数据处理了。
（二）【存在的问题】加入年份固定效应回归后，核心解释变量显著。但再加入企业个体固定效应后，核心解释变量不显著，同时2015年的年份固定效应omitted了。想求问各位大侠老师们：一是本人数据100来条，控制个体固定效应，生成了100个（i.id）个体固定效应的虚拟变量，考虑到本身数据不多，而生成的虚拟变量过多，会不会影响结果的可靠性呀？二是2015年的时间固定效应omitted大概是什么原因导致的呢？能否解决？
还恳请各位老师赐教！非常感谢！

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关键词：omitted 个体固定效应 固定效应 截面数据 TED

自己顶顶，求大侠们多多赐教呀

我来自问自答啦！从知乎看来的：针对面板数据固定效应【值得注意的是，考虑固定效应的模型中不需要加入处理组虚拟变量,是因为模型中加入了个体固定效应，包含更多信息，是控制了个体层面不随时间变化的特征，而处理组虚拟变量是仅控制了组别层面不随时间变化的特征的两个变量，若二者同时加入会产生多重共线性（omitted）问题。同样的，模型中也不需要加入处理期虚拟变量，因为模型中加入了时间固定效应，包含更多的信息，是控制了每一期的时间效应，而处理期虚拟变量仅控制了处理期前后的时间效应，若二者同时加入会产生多重共线性问题[4]。】指路帖子：https://zhuanlan.zhihu.com/p/387347490
而截面数据检验固定效应这个时候就不叫固定效应了，就是正常使用虚拟变量。但是在我的文章中由于截面数据样本数量和虚拟变量数量基本持平，相当于只做了不到30次的验证，回归结果可靠性很弱。（如：在100多个变量情况下，最少也得130个以上数据才能构成大样本）。
<请教了老师，自己理解复述的>如果有任何不当的地方欢迎各位老师指教，给个学习的机会哇！

我和你的问题很像，但不同的是我加的是省份#年份的交互变量，也是有一年被omit了，求问是什么原理啊

可能存在年份特征变量，比方说GDP，GDP只随时间变化而变化，这时候就会省略掉一期的时间固定效应。

云和新星 发表于 2022-11-3 16:37
可能存在年份特征变量，比方说GDP，GDP只随时间变化而变化，这时候就会省略掉一期的时间固定效应。

好的，谢谢uu回复！