求助系数的正负号一直和假设相反

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求助：双向固定模型，固定了时间和省份，用的reg y x i.year i.pro 无论是扩数据集、改解释变量的衡量方式，出来的结果都很显著，但是系数的正负号一直都是和假设相反。后面又试着删掉了几个省份的数据，系数正负号变好了，但是不显著了。
这咋办啊

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关键词：year 解释变量 ear 数据集 REG

双向固定效应 发表于 2024-5-25 11:35
求助：双向固定模型，固定了时间和省份，用的reg y x i.year i.pro 无论是扩数据集、改解释变量的衡量方式， ...

多试试，换换控制变量试试

1. 你假设有问题
2. 你模型有问题 没有滞后 或者内生性问题太严重

wdlbcj 发表于 2024-5-25 16:30
1. 你假设有问题
2. 你模型有问题 没有滞后 或者内生性问题太严重

X滞后三期以后系数和假设一致了，但是变的不显著了

cengyicheng5 发表于 2024-5-25 13:49
多试试，换换控制变量试试

我再试试

这个问题可能涉及到数据的异方差性、共线性或者模型设定的问题。以下是一些可能的解决方法：

1. **检查变量的测量方向**：确保你的解释变量（x）和因变量（y）的测量方向与理论预期一致。例如，如果一个变量应该为正相关但结果显示负相关，可能是变量定义反了。

2. **考虑异方差性(Variance Heterogeneity)**：如果数据存在异方差性，可能影响系数的估计和显著性。可以尝试使用加权最小二乘法（WLS）或者方差膨胀因子（VIF）检验共线性。

3. **检查模型设定**：双向固定效果模型是否真的适合你的数据？可能需要考虑其他类型的混合效应回归，比如随机效应模型或者工具变量方法来处理未观察到的异质性。

4. **减少多重共线性**：如果删除某些省份的数据可以改善系数正负号但降低显著性，这可能是共线性的迹象。尝试使用主成分分析（PCA）或岭回归来减少解释变量之间的相关性。

5. **增加样本量**：如果可能的话，考虑扩大数据集以获得更稳定的估计。

6. **探索性数据分析**：检查残差图和散点图，看是否存在异常值或者非线性关系。根据需要调整模型或进行数据转换。

7. **理论验证**：有时候，实证结果与理论预期不一致并不一定是错误的。可能是你的假设在特定数据集下并不成立，需要从理论上重新考虑。

最后，建议你详细描述你的研究问题和数据特性，这有助于获取更具体的建议。如果以上方法都不能解决问题，可能需要请教领域内的专家或者进行更深入的统计分析。

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感觉主要还是内生性问题没有解决，尝试寻找工具变量或者使用其他模型