[求助]面板数据可以求标准化系数吗？

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<P>请问各位大虾，在时间序列中回归可以求得的标准化系数，在面板数据中可不可以用同样的方法求得呢？</P>
<P>还是面板数据就没必要做标准化系数出来？？</P>
<P>谢谢！！</P>

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关键词：标准化系数 面板数据 标准化 请问各位大虾 时间序列

好象没有听说过. 你找到了发个帖子, 通知大家一下.

我就是不清楚啊，看来是没有了！

在stata中不一定有现成的程序

但是你可以根据标准化系数的定义，用人工的方法，编程自己求

stata只是实现的一个工具而已。

不过个人感觉 标准化系数，没有太多的用处，有时候还不好解释。

标准化系数在least squares 里面才有意义（被解释的方差）。在panel data里面用的不是least squares, 而是 maximum likelihood, 或者restriced maximum likelihood，最主要的是模型是否fit, 而不是方差被解释掉多少。因此，标准化系数在panel data 里面是没有什么意义的。在Long & Freese的那本书里他们讲了不少指标， 但是没有一个是和least square 里面的r 平方是对应的。感兴趣的话可以看一下那本书。 论坛里面有的。

那些指标不是专门讲panel data的。 但是他们书里面讲的regression models for categorical variables用的同样是maximum likelihood procedure. 所以对panel data 来说应该同样适用。

我认为，如果是估计fixed effect model, 完全可以采用OLS中的标准化方法，因为Fixed model其实就是在传统回归模型中多增加N-1个虚拟变量而已。

xtdata y x, fe

reg y x

标准化命令。

关键是FIXED EFFECTS 是用MAXIMUM LIKELIHOOD估算的, 不是LEAST SQUARES 估算的. 那能一样么? LEAST SQUARES里面的残差还是方差的一种, MAXIMUM LIKELIHOOD里面的残差可是卡方. 不是一回事情.

stata 中的 xtreg,fe 是采用 OLS 估计的。

xtreg, mle 采用采用 MLE 估计的，它用于估计随机效应模型。

在xtreg, fe就足够的情况下， 其实是在随机效应不显著的情况下把panel data 的模型简化为OLS 模型。 所以才要做LR test, 看看随机效应是否显著。讨论panel data 的系数应该考虑随机效应显著的情况吧？