面板数据做异质性分析怎么分组

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多期did的异质性分析遇到了困难 ，若是以不变的属性进行分组很容易 但有些属性是随着时间而变化的 比如gdp  假如我想把所有省份分为高gdp组和低gdp组 这时该怎么用stata处理呢 ？

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关键词：质性分析 面板数据 异质性 Stata tata

按以往经验，可以用省份各年的均值，或者按最新年份的来分组
有的文献也直接各年的数据直接分组，这样就是可能会出现省份的分组会变动

momingqimiao7 发表于 2023-8-16 09:39
按以往经验，可以用省份各年的均值，或者按最新年份的来分组
有的文献也直接各年的数据直接分组，这样就是 ...

请问有参考文献可以分享一下吗？

对于多期面板数据中随时间变化的分割变量(如GDP)进行分组分析,可以采用下列方法在Stata中实现:

1. 逐期生成分割变量的群组指示变量

例如每期根据GDP水平生成高GDP组dummy变量highgdp,低GDP组为参照组。

bysort province year: egen highgdp=cut(gdp), at(median)

2. 将各期的群组 dummy 变量合并为单个变量

egen tag=rowtotal(highgdp*)

3. 根据合并后变量进行分组处理

bysort tag:  异质性分析命令

这样即可按照不同时期GDP水平的高低进行动态分组,针对高低GDP群体进行异质性效应分析。

当然,也可以考虑采用百分位或四分位等切点进行更细致的分组。此外,变量转换如取对数也可以提高分割效果。

在具体操作时可以注意数据结构的规整化,以及样本代表性和分组数量的平衡。总之关键是要生成反映各期实际情况的时间变化分组变量,然后进行面板数据的群组处理分析。

一般而言，是年度省份均值，即bysort year province: egen ad=mean(gdp) 然后，再比较大小进行分组回归

可以生成一个中位数或均值，再按大于小于分组

可以考虑随时间多次分组

一般是以你样本其第一期的值进行分组比较合理