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月宫豆豆 发表于 2023-4-5 11:24:08 来自手机 |AI写论文

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关键词：固定效应 year ear REG

相关帖子

沙发

Liss_H

发表于 2023-4-6 10:28:12

不可以。
如果你的基准回归方程是
$y_{it} = a + b*x_{it} + e_{it}$
那么，你实际上最多只能加入两个固定效应：
$y_{it} = a + b*x_{it} + id_i + time_t + e_{it}$
如果你要加入交互固定效应项 $\lambda_{it}$ ，那么你的 $x_{it}$ 的系数b就无法被正确估计。

此外，如果你的数据支持你控制 $i$ 和 $t$ 的交互，你的回归方程中也不应该同时出现交互固定效应和单个的固定效应。换言之，如果你控制了 $\lambda_{it}$ ，那么 $id_i$ 和 $time_t$ 就不再需要控制，交互固定项已经包含了两个更“低级”的情况。

所以可能的回归是
$y_{it} = a + b*x_{it} + id_i + time_t + e_{it}$
或者
$y_{ijk} = a + b*x_{jk} + \lambda_{ij} + e_{it}$
当然，当你有三个下表时，最多能控制：
$y_{ijk} = a + b*x_{ijk} + \lambda_{ij} +\mu_{ik}+h_{jk}+ e_{it}$
同理，你无法控制 $FE_{ijk}$ ，这回使得你的变量 $x_{ijk}$ 所有的变异被吸收。

藤椅

Liss_H

发表于 2023-4-6 10:31:37

不可以。
如果你的基准回归方程是
\[
y_{it} = a + b*x_{it} + e_{it}
\]
那么，你实际上最多只能加入两个固定效应：
\[
y_{it} = a + b*x_{it} + id_i + time_t + e_{it}
\]
如果你要加入交互固定效应项lambda_{it}，那么你的x_{it}的系数b就无法被正确估计。

此外，如果你的数据支持你控制i和t的交互，你的回归方程中也不应该同时出现交互固定效应和单个的固定效应。换言之，如果你控制了\lambda_{it}，那么id_i和time_t就不再需要控制，交互固定项已经包含了两个更“低级”的情况。

所以可能的回归是
\[$$
y_{it} = a + b*x_{it} + id_i + time_t + e_{it}
$$\]
或者
\[$$
y_{ijk} = a + b*x_{jk} + \lambda_{ij} + e_{it}
$$\]
当然，当你有三个下表时，最多能控制：
\[$$
y_{ijk} = a + b*x_{ijk} + \lambda_{ij} +\mu_{ik}+h_{jk}+ e_{it}
$$\]
同理，你无法控制\[$FE_{ijk}$\]，这会使得你的变量x_{ijk}所有的变异被吸收。