虚拟变量的交叉相乘

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大家好！
       我现在有产业×城市×时间三个维度的数据。
       xi: reg y A k l   i.industry       i.year                       (1)
       xi: reg y A k l   i.industry * i.year                          (2)

说明：（2）是把industry的虚拟变量（ind*）与year的虚拟变量(yr*) 交叉相乘。 即ind1*yr1, ind1*yr2,....。ind2*yr1,ind2*yr2,......
PS：由于是三个维度的数据，交叉相乘后可以估计系数。

（1）（2）都是说不同产业、不同时间有不同的截距项，二者的区别是什么？好像（2）更符合我们的直觉。
第二种是不是叫做 industry-time fixed effect？


谢谢

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关键词：虚拟变量 fixed effect Industry Effect Fixed industry

区别大了。

第一种,假设你要看SIC=7500在2005年的截距，结果是constant+BETA1(SIC=7500)+BETA2(YEAR=2005)，

第一种,假设你要看SIC=7500在2005年的截距，结果是constant+BETA(SIC=7500&YEAR=2005)

交叉项的意义在于，你要同时控制几种不同的效应（同时满足）

fgleric 发表于 2012-10-19 00:11
区别大了。

第一种,假设你要看SIC=7500在2005年的截距，结果是constant+BETA1(SIC=7500)+BETA2(YEAR=200 ...

说的很好。谢谢您。
industry-time fixed effects 是第一种，还是第二种？
比如说，我通过引入虚拟变量，控制CD生产函数中技术进步的影响。假定不同产业在不同时间的技术进步是不一样的，这种情况下是不是选择第二种更好一些？

区域经济爱好者 发表于 2012-10-19 08:22
说的很好。谢谢您。
industry-time fixed effects 是第一种，还是第二种？
比如说，我通过引入虚拟变 ...

第二种

请问楼上两位，如果行业有很多，那虚拟变量就要设置很多，有没有不用虚拟变量的方法呢？

用不用虚拟变量取决于： 你可获得数据与指标。
当你无法获得相关指标时，可以考虑用虚拟变量解决。当然，你会说我可以用FE，解决。
但是虚拟变量的好处，一是可以考虑随时间变化的变量；二是对数据的要求没有那么高。比如不是面板数据也可以。
供参考

谢谢，你的回答。我正在尝试做，我的数据室29个地区，54个行业，2年时间，如果用虚拟变量，就要用50几个，觉得太多了，就不敢做

我是初学者，请问，变量具有地区和行业两个维度（70个国家，40个行业），时间只有1年，这回归该怎么做？Yij=C+AXij+误差项，   i 表示地区，j表示行业.