做面板数据，交互变量如何去中心化？

张建123654 发表于 2019-2-3 09:34
应该是个体均值中心化处理，13年有篇论文说到这个问题

您好，可以告知一下是哪篇论文吗，一直很有疑问

janeyaopeking 发表于 2021-1-12 14:50
您好，可以告知一下是哪篇论文吗，一直很有疑问

中心化并不会改变系数及显著性，顶多常数项变了。

janeyaopeking 发表于 2020-11-24 22:55
没有结果，我看了有一篇外文，专门讲中心化的，而且列了详细的计算模式，但是他也没提到中心化会改变面板 ...

因为中心化以后，在解释系数时你的假设就变了，不知道你说的是不是这个问题。

Wxbred 发表于 2021-1-17 22:09
因为中心化以后，在解释系数时你的假设就变了，不知道你说的是不是这个问题。

Interaction effects in econometrics。这篇文章中提到的中心化方法。如果是截面数据中心化，不改变估计结果。但如果是面板数据，中心化会改变估计结果。文中作者建议采用截面均值，而非整体均值，并用了一系列蒙特卡洛模拟。但是并未说明，这个改变后的结果相较未中心化的结果，有和区别。在截面数据的调节效应模型中，中心化是为了使交互项系数有意义，但是面板数据，我还不知道，这个截面中心化的意义是什么

janeyaopeking 发表于 2021-1-18 17:42
Interaction effects in econometrics。这篇文章中提到的中心化方法。如果是截面数据中心化，不改变估计结 ...

试了一下，确实中心化后，面板数据考虑交互项的话，系数不一样

janeyaopeking 发表于 2021-1-12 14:50
您好，可以告知一下是哪篇论文吗，一直很有疑问

Interaction effects in econometrics

在处理面板数据时，交互变量的去中心化通常是在个体层面或时间层面进行。如果交互变量是基于个体和时间的，一种方法是在每年的截面上对交互变量分别去中心化，即对每个个体每年的数据减去该年所有个体均值。另一种方法是在设定xtset后，使用面板数据命令直接进行 demean 操作，Stata 中可以使用 `xtreg` 后跟 `demean` 选项来实现。

不过，具体选择哪种方法取决于你的研究问题和假设。如果关注的是个体间的差异或时间趋势，可能需要在个体层面上去中心化；如果关注的是年份间的效应，那么时间层面的 demean 可能更合适。建议根据实际情况和模型设定来决定。

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