回归结果的常数项数值很大，怎么办？

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我做一个N=3，T=21的长面板数据回归，我采用的是双对数模型，用lgdp，ltp（GDP的对数，总人口的对数）对lec（能源消耗的对数）做回归，lecit=ai+blgdpit+cltpit+Uit。固定效应模型回归结果中的常数项数值是 -71.65893 ，这个数值该怎么解释？
有明白的帮我解释一下吗？

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关键词：回归结果 怎么办 常数项 固定效应模型 面板数据回归 模型 能源

看不懂

可能我说的还不是很明白。我用Stata中的xtreg lec lgdp ltp, fe命令做的

常数大没事吧，显著吗，如果显著就留着呗，大小不是问题。。。

楼主常数项数值很大的问题最终是怎么解决的呢？（五年前的问题了哈。。。。。）

在做实证的时候也遇到了这样的问题。常数项比被解释变量的值还大，解释变量的系数大都为负（和理论不相符）。 我把长面板数据的所有的情形都做了一遍。常数项的值都很大。lnexpy为出口技术复杂度， h为熟练劳动力占比， lnl为城镇劳动力数量， lni为全社会固定资产投资额， lnrd为R&D支出额， lnfdi为外商直接投资额， open为贸易开放度， jg为加工贸易占出口额的比重， lngs为ZF支出额， lnms为市场规模（GDP）。

gen t=year-2001

**  先不考虑考虑组间异方差或同期相关
quietly xtreg lnexpy h lnl lni lnrd lnfdi open jg lngs lnms,fe r
estimates store FE_robust

quietly reg lnexpy h lnl lni lnrd lnfdi open jg lngs lnms i.province,vce(cluster province)
estimates store LSDV

quietly reg lnexpy h lnl lni lnrd lnfdi open jg lngs lnms i.province t,vce(cluster province)
estimates store OLS


**  使用面板矫正标准误进行估计（考虑存在组间异方差或同期相关）
quietly xtpcse lnexpy h lnl lni lnrd lnfdi open jg lngs lnms i.province t
estimates store PCSE

**  考虑存在组内自相关
    * 各组的自回归系数相同
quietly xtpcse lnexpy h lnl lni lnrd lnfdi open jg lngs lnms i.province t,corr(ar1)
estimates store AR1
        * 允许各组自回归系数不同
quietly xtpcse lnexpy h lnl lni lnrd lnfdi open jg lngs lnms i.province t,corr(psar1)
estimates store PSAR1

**  全面FGLS（考虑存在组间异方差、组间同期相关或组内自相关）
    * 自回归系数相同
quietly xtgls lnexpy h lnl lni lnrd lnfdi open jg lngs lnms i.province t, panels(cor) corr(ar1)
estimates store FGLS_AR1
    * 自回归系数不同
quietly xtgls lnexpy h lnl lni lnrd lnfdi open jg lngs lnms i.province t, panels(cor) corr(psar1)
estimates store FGLS_PSAR1

esttab FE_robust LSDV OLS PCSE AR1 PSAR1 FGLS_AR1 FGLS_PSAR1 ,r2 se mtitles star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)

不二老三 发表于 2017-9-8 21:11
楼主常数项数值很大的问题最终是怎么解决的呢？（五年前的问题了哈。。。。。）

在做实证的时候也遇到了 ...

请问做面板数据（N=10,T=17）都要考虑这么多情况吗? 所以要先进行单位根和协整检验吗？可是最后要选哪个呢，有点不懂，希望赐教。

YWWT 发表于 2018-3-30 09:21
请问做面板数据（N=10,T=17）都要考虑这么多情况吗? 所以要先进行单位根和协整检验吗？可是最后要选哪个呢 ...

我觉得你的面板数据的时间维度并没有比截面维度大出多少，时间序列的特征并不是很明显，可以尝试将面板视作短面板来分析。

短面板重点考察个体效应、随机效应的存在性。如果不存在个体效应，用简单的OLS估计就可以了，但是这种情况在面板数据里几乎是不可能的。如果存在个体效应就需要考虑随机效应的存在性啦，这个用豪斯曼检验可以知道。如果是随机效应就用随机效应模型，如果随机效应不存在就用固定效用模型。

长面板数据需要做各种检验、发展出各种估计方法，大都是因为长面板数据所具有的时间序列性质。

同样碰到了此类问题，结果显著也和理论相符，但是常数项系数为6，核心解释变量系数-0.05，感觉差的有些大，是不是因为有很多解释变量没有考虑进来？

默河七月 发表于 2021-1-18 17:13
同样碰到了此类问题，结果显著也和理论相符，但是常数项系数为6，核心解释变量系数-0.05，感觉差的有些大， ...

大致一样的情况。。。同问

mousongping1986 发表于 2012-4-22 10:29
我做一个N=3，T=21的长面板数据回归，我采用的是双对数模型，用lgdp，ltp（GDP的对数，总人口的对数）对lec ...

固定时间试一下