面板数据是否一定要控制时间效应

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本人属于政治与公共管理学科的。在面板数据上十分粗浅。
在做一个全国各省11年stata面板数据时，采用固定效应模型，不控制时间效应时，得出的模型比较理想，但是控制时间效应即加入时间虚拟变量后，模型结果原来有两个正向显著变为负向显著，一个正向显著变为不显著，与我期望的不太符。最终写论文时只报告了不加入时间效应的模型结果。投稿后匿名评审马上就指出，要求控制时间效应以检查模型结果稳健与否。
请问是否必须控制时间效应？如果必要，原先正向显著的变量变为负向显著该如何解释？如果不必要，如何回应匿名评审意见？

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关键词：面板数据 时间效应 stata面板数据 STATA面板 固定效应模型 论文 模型 如何

这个取决于你的问题.一般来说是应该加入时间虚拟变量.实际上当你加入时间虚拟变量的时候,也是做另外一个维度上的固定效应模型.所以你可以用Hausman test做一个检验。但从你描述的结果来看，控制与否时间对你的结果影响很大，所以我估计检验的结果还是支持加入时间虚拟变量的。

必须控制时间效应。你面板模型残差里面本身就已经包涵时间效应带来的影响。

你比如说，在一个特定时间里面，你的应变量会系统性的改变，这种改变会发生在几乎所有的个体身上，如果这种情况发生， 你的Beta就偏差了。

此外我建议你还要控制地点效应。具体怎么分地点，你可以根据数据的实际情况分。

你的解决方法是:

用RE回归，然后加入时间的变量作为X，一共加入10年的。 你所要看的，就是你加入的这10年的变量的beta是不是显著。如果不显著说明没有时间效应，你的模型木有问题！

heikoyh 发表于 2012-8-3 12:59
必须控制时间效应。你面板模型残差里面本身就已经包涵时间效应带来的影响。

你比如说，在一个特定时间里 ...

谢谢，我使用固定效应模型，以1997年为参考年，加入时间虚拟变量后，大部分时间变量都正向显著，应当表明随着时间变动，因变量确实有变动，因此可能不能忽略时间效应，所以模型一开始就需要加入时间效应？是这样的吗？

老树皮 发表于 2012-8-3 11:57
这个取决于你的问题.一般来说是应该加入时间虚拟变量.实际上当你加入时间虚拟变量的时候,也是做另外一个维度 ...

谢谢，我使用固定效应模型，以1997年为参考年，加入时间虚拟变量后，大部分时间变量都正向显著，应当表明随着时间变动，因变量确实有变动，因此可能不能忽略时间效应，所以模型一开始就需要加入时间效应？是这样的吗？
也就是说审稿人的意见完全无法反驳，必须加入时间变量？

fjsmzyy 发表于 2012-8-3 13:39
谢谢，我使用固定效应模型，以1997年为参考年，加入时间虚拟变量后，大部分时间变量都正向显著，应当表明 ...

是的。这样的话，时间就是解释应变量的因素之一。

原本正向的，突然变付了，说明你这一年里面肯定有问题。具体你要去看你的原始数据来分析。你做的是什么内动的东西？ 也许有些法律的变动会在当年过后的第二年表现出来。

FE不一定就比RE好。你BP test做过么？内生性检验做了么？　Ｈａｕｓｍａｎ也做了比较一下。

我认为可以将你的因变量滞后项作为自变量带入看看，看看是不是存在严重的滞后问题，如果有，再加入时间控制变量。

我认为有这样一个很简单的判断方法，仅需估计一个“时间固定效应模型”，如果stata输出结果最后一行中的那个F值很小，就说明不存在“时间固定效应”，就无需考虑时间效应，直接用“个体固定效应模型”估计就行了。

楼上的 你说的那个F是检验个体效应 不是时间效应的 这个问题通常做法是如果时间比较长 这个时候就应该控制住时间因素 然后对这些时间虚拟变量进行联合显著性检验 如果联合不显著 那就可以不考虑时间效应 但是这里面有一个问题 如果只是一两个时间虚拟变量显著 剩下不显著 很有可能导致联合也是显著的

楼上大虾，请注意我说的是“估计一个‘时间固定效应模型’”，而不是“截面固定效应模型”，在“时间固定效应模型”中，那个F统计量检验的是“截距在每个时期是否相同”，而不是检验“截距在每个个体是否相同”。也就是说，“时间固定效应模型”中的那个F统计量，就是对时间虚拟变量进行联合显著性检验的。