楼主: 菜田小鸟
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[回归分析求助] 用reg做固定效应和xtreg有什么区别呢?   [推广有奖]

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Zzgcc 发表于 2021-5-8 16:14:45 |只看作者 |坛友微信交流群
Sea.Zeng 发表于 2021-5-8 16:10
前者命令是正确的,后者命令是错误的。
好的 感谢老师解答!太感谢了!!!

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Nuliguan 在职认证  发表于 2021-5-17 17:28:00 |只看作者 |坛友微信交流群
黃河泉 发表于 2019-4-25 07:33
上面控制 id 与 year 之效果,你的只有控制 ind 之效果!
老师好 xtreg   i.year 和 reg  i.year  有什么区别? xtreg   i.year 算是控制了个体固定效应的同时控制了三大区域的效应了吗?我的变量中有中国东中西部,不随时间变化的虚拟变量。请问怎么达到控制的效果呢?我想对比区域的差异性。

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Sea.Zeng 发表于 2021-5-19 10:50:30 |只看作者 |坛友微信交流群
小rookie 发表于 2021-5-18 18:38
前辈你好,想问您个问题,我的数据是公司层面数据,自变量是投资者持股比例,正常用固定效应模型xtreg y  ...
你所说的“正常用固定效应”,指的应该是个体固定效应。你的代码是错误的,会出现完全共线性问题。正确的代码是:xtreg y x i.year, fe r或者reg y x i.year i.id, cluster(id)。
后者命令的意义是控制到行业固定效应,但你的标准误写得不对。应该是reg y x i.year i.ind, cluster(id)。
两个都是固定效应模型,而且都有文献做,不过肯定是前者的信度更好。如果要控制行业固定效应,建议再控制一个地区(如省份、城市)固定效应,也就是控制三重固定效应。
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ikenneth 发表于 2021-9-10 19:33:46 |只看作者 |坛友微信交流群
Sea.Zeng 发表于 2020-2-6 10:01
是的,不好意思,我打漏了“fe”,现在已更改。reg后面用robust,是异方差稳健标准误;用cluster,是聚 ...
教师节感恩Sea.Zeng老师,这本贴中我学到了很多,几天来真的每天看都有不同的收获和顿悟,专门来注册表达感恩之情!

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微观计量小白白 学生认证  发表于 2021-10-17 14:24:30 |只看作者 |坛友微信交流群
那请问用reg能不能写出随机效应的命令

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atopin 学生认证  发表于 2021-10-21 14:36:22 |只看作者 |坛友微信交流群
Sea.Zeng 发表于 2021-5-19 10:50
你所说的“正常用固定效应”,指的应该是个体固定效应。你的代码是错误的,会出现完全共线性问题。正确的 ...
我看Angrist的基本无害的计量经济学里面说到要聚类到更高层级,也就是这个例子中的行业。请问这个跟您所说的建议聚类到个体有什么区别呢?固定效应还是固定到个体层面吗?

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Sea.Zeng 发表于 2021-10-22 20:59:47 |只看作者 |坛友微信交流群
atopin 发表于 2021-10-21 14:36
我看Angrist的基本无害的计量经济学里面说到要聚类到更高层级,也就是这个例子中的行业。请问这个跟您所说 ...
聚类到个体是比较常规的做法,但聚类到行业比聚类到个体的假设更弱,因此结果更稳健。聚类到越高层级,结果越稳健。
固定效应控制到哪个层面,和标准误聚类到哪个层面,二者无联系。

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一名博思僧 发表于 2021-11-22 11:35:30 |只看作者 |坛友微信交流群
Sea.Zeng 发表于 2021-5-19 10:50
你所说的“正常用固定效应”,指的应该是个体固定效应。你的代码是错误的,会出现完全共线性问题。正确的 ...
前辈您好,首先感谢您指导这么多,获益匪浅。我也有个问题请教您: reg y x i.year i.fid i.prov , cluster( fid ),但是stata报告错误,说指定变量太多,这是什么原因呢?我去掉地区效应也是一样结果。盼复,谢谢您。

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kurban184 发表于 2022-11-4 11:07:50 |只看作者 |坛友微信交流群
心晴小姑娘 发表于 2019-1-23 15:33
您好!使用命令xtreg y x i.year, r cluster(id) 可以说是固定效应模型吗。如检验表明应该使用固定效应模 ...
你这个问题解决了吗

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黃河泉 发表于 2018-2-15 07:57
请试试1. 所有估计系数是一样的。2. 差别是标准误之计算稍微不一样(我也不是很确定其之差异来自何处), ...
黄老师,那这个结果都一样,是不是说明在做面板数据的固定效应回归时,这几个代码都是可以通用的吗?

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