楼主: 超级无敌
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[回归分析求助] stata求助 [推广有奖]

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超级无敌 发表于 2015-3-16 15:22:08 |AI写论文
10论坛币
请问面板的固定效应和混合效应的命令分别是什么?固定效应的好像是xtreg y x fe那混合呢?

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Alfred_G 查看完整内容

应该是be这个命令吧,看组间效应。 有个例子 —对于“wage.dta”的数据,我们要分析受教育年数、年龄、工作年数、现有岗位的任职时间、是否是黑人、是否居住在SMSA区、是否生活在南方等因素对工资收入的影响。考虑到年龄、工作年数、现有岗位任职时间等因素对工资收入的影响可能不是线性的,我们先生成这三个变量的平方项,并在模型中包括这三个变量的水平项和平方项。输入命令: —genage2=age*age —genexp2=ttl ...
关键词:stata求助 Stata tata xtreg 固定效应

沙发
Alfred_G 学生认证  发表于 2015-3-16 15:22:09
应该是be这个命令吧,看组间效应。
有个例子
对于“wage.dta”的数据,我们要分析受教育年数、年龄、工作年数、现有岗位的任职时间、是否是黑人、是否居住在SMSA区、是否生活在南方等因素对工资收入的影响。考虑到年龄、工作年数、现有岗位任职时间等因素对工资收入的影响可能不是线性的,我们先生成这三个变量的平方项,并在模型中包括这三个变量的水平项和平方项。输入命令:
genage2=age*age
genexp2=ttl_exp*ttl_exp
gentenure2=tenure*tenure
我们生成变量agettl_exptenure的平方项,并分别将其命名为age2exp2tenure2
此外,我们需要由变量race生成一个虚拟变量,来表示是否是黑人。输入命令:
genbyte black = race==2
这里,我们生成新变量black,并令其类型为type。注意,race后为两个等号。该命令的含义为,对race2的(黑人)观测值,我们令black的值为1;对race取其他值的观测值,我们令black的值为0。也就是说新生成的变量black为虚拟变量,1表示黑人,0表示其他人种。

进行完这些变换之后,下面,我们进行组间回归。输入命令:
xtregln_wage grade age age2 ttl_exp exp2 tenure tenure2 black not_smsa south, be
这里,被解释变量为ln_w,解释变量包括gradeageage2ttl_expexp2tenuretenure2blacknot_smsasouth,选项be表示进行组间估计。

wage.zip
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