年份固定效应与年份交互项

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写论文碰见一个问题，加入年份固定效应后，主要变量不显著，加入年份虚拟变量和主要变量的交互项后，主要变量显著，求好心人解释，O(∩_∩)O谢谢

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关键词：固定效应 交互项 虚拟变量 求好心人 写论文 好心人 论文

加入年份虚拟变量和主要变量的交互项后，主要变量显著

这个应该是说明主要变量的效应随年份不同而不同吧。具体的还是要看你的数据和变量的含义，尽可能不要纯粹的从统计的角度解释问题，要努力从经济意义的角度解释问题。

夏目贵志 发表于 2016-3-28 07:43
这个应该是说明主要变量的效应随年份不同而不同吧。具体的还是要看你的数据和变量的含义，尽可能不要纯粹 ...

是的，应该说明的是随年份在截距和斜率上都不相同，大部分文章都控制了时间的固定效应，即加入时间虚拟变量，这样说来，我要不就加入交互项（很少看见有人这么做），要不就做个体的单向固定效应，但如此则会被批

cyllwt 发表于 2016-3-28 09:11
是的，应该说明的是随年份在截距和斜率上都不相同，大部分文章都控制了时间的固定效应，即加入时间虚拟变 ...

这个一方面看你做的是什么，文献里一般怎么处理，另一方面讲，每个课题都有自己独特的地方，别人不常用并不代表不能用。

夏目贵志 发表于 2016-3-28 09:21
这个一方面看你做的是什么，文献里一般怎么处理，另一方面讲，每个课题都有自己独特的地方，别人不常用并 ...

我 将主要变量取对数后，使用双向固定效应，又显著了，是不是和变量的离差有关？

cyllwt 发表于 2016-3-28 09:57
我 将主要变量取对数后，使用双向固定效应，又显著了，是不是和变量的离差有关？

这个不好说啦。看不到具体的情况，不可能纯粹只凭这些信息判断的。而且统计分析这种事情对数值比较敏感，可能你改一个数结果就不一样了。你一次改了这么多地方，真的不可能很明确的说就这样告诉你是什么原因导致结果不同的。

年份固定效应和年份交互项在统计分析中都可以用来处理时间序列数据中的不可观测时间因素。当您加入年份固定效应时，模型会为每一年设立一个虚拟变量（dummy variable），以控制每年的固有差异，但不考虑年份与其它变量之间的关系。

然而，当您的主要变量显著性降低，可能是因为年份固定效应没有充分捕捉到年份与该变量的特定关联。在这种情况下，引入年份交互项是解决这个问题的一种方法。这意味着您将年份虚拟变量与主要变量相乘，形成一个新的变量，这个新变量能够体现年份对主要变量影响的变化。

例如，如果您的主要变量是经济增长率，而年份交互项表示不同年份的经济增长率变化情况，那么这种交互可能揭示了某些年份经济增长率与其他因素（如政策、危机等）的关系更为紧密。因此，加入年份交互项后，您的主要变量变得显著，因为它现在能够更准确地反映出随时间变化的影响。

总之，年份固定效应关注的是年份间的平均差异，而年份交互项则揭示了主要变量随年份变化的特定模式。这种差异可能是导致您在模型中观察到显著性变化的原因。

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