分年回归和加入年份哑变量两种方法解释上有什么不同呢

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假设我每年的样本量够大，是用哪种方法比较好呢

[此贴子已经被作者于2009-2-17 13:56:56编辑过]

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关键词：哑变量 样本量 解释 变量 年份

不太理解你的意思。另外还是说“虚拟变量”，别说“哑”变量，这个翻译不准确

我也想知道

在我的理解好像是差不多的

分年度回归的话就是横截面数据了

全部在一起的话就是面板数据了

不准确

希望有高人指点一下

如果每年的样本量足够大的话,还是分年回归  但是就只能看当年的趋势 与其他年份没可比性了

如果用虚拟变量,解释清楚变量的设计也不容易吧

恩，其实我是想问，什么时候采用加入年份虚拟变量，什么时候采用分年回归呢，我看文献发现有这两种方法，但是不太懂二者之间的区别

路过，学习中。。。

我也遇到同样的问题,这个虚拟变量在spss里面怎么处理,直接进入回归就可以吗?假如我有把行业作为控制变量,用虚拟变量来处理的话挺麻烦的,没有其他方法吗?

根据研究目的来，建议：做年份之间的比较用虚拟变量，考虑年份的特殊性用另一种。

以下是引用ereree在2009-4-3 21:00:00的发言：
根据研究目的来，建议：做年份之间的比较用虚拟变量，考虑年份的特殊性用另一种。

呵呵，精辟！！好！

学习一下