logit模型不能用固定效应吗？》》》》》》》

skyifox 发表于 2016-5-26 05:24
logit模型的右侧是可以加入虚拟变量的，但这里有个解释变量个数和样本量的要求。一般的建议是每个变量至少 ...

您好，可以再解释一下吗？非常感谢！


skyifox 发表于 2016-5-26 05:24
logit模型的右侧是可以加入虚拟变量的，但这里有个解释变量个数和样本量的要求。一般的建议是每个变量至少 ...
非常感谢您的回复。有几个地方麻烦您再解释一下：
1、您的意思是我模型中加入行业和年份虚拟变量的方法本身是没有错误的，问题在于样本量太少，是这样的吗？
按您回复中的说法，我模型中行业和时间共44个虚拟变量，则至少需要44*15=660个样本，我样本在700以上，这是符合的呀，请问您提到的样本量不充裕是什么意思？
2、请问固定效应是什么意思？企业个体固定效应和行业固定效应又是指什么？
我在网上查询了一下固定效应和随机效应的含义，解释为模型使用的样本是总样本中的一部分，则为随机效应；若与总体样本一致，则为固定效应。但我无法用这个含义理解您的回复。所以请您再解释一下什么是固定效应和随机效应，什么是企业个体固定效应和行业固定效应。
非常感谢！

一直未收到回复。自己查询了一些计量的书籍和文献，也询问了相关老师。现在基本情况如下：
1、logit是可以对年份和行业控制固定效应的。但普通logit回归会产生“伴随参数问题”。因此需要用条件logit进行回归。
2、关于模型是固定效应or随机效应的检验方法还并不明确，不确定hausman检验是否能对非线性回归进行检验。

我看过许多文献都logit模型进行了行业和年份的控制。我认为不能用xtlogit,fe,这里是个体固定效应；因为如果个体在整个时间不变的话，会产生大量数据丢失，所以用xtlogit i.year i.industry,re;不知道我这样讲对不对？
楼主说的条件logit,是怎么用？

diegols 发表于 2016-6-12 19:22
一直未收到回复。自己查询了一些计量的书籍和文献，也询问了相关老师。现在基本情况如下：
1、logit是可以 ...

楼主，你最终怎么做的呢？是用普通logit？还是条件logit？

夏目贵志 发表于 2016-5-17 23:17
简单说就是fixed effect logit是存在的，参见资料里的例子。并不是一个只要用了就一定错的东西。。。但是具 ...

能请您再分享一下pdf文件吗？谢谢

diegols 发表于 2016-5-18 09:43
我的目的不是为了和评审老师较劲。我是为了搞明白原因，以便修改论文。
我论文的大概情况在 ...

能请您分享一下这篇pdf文件吗？谢谢

本文使用了固定效应Logit模型，固定了年份和企业的效应(Holburn＆Zelner，2010)。年份固 定效应能够测量全球经济情况，企业固定效应能够测量92个企业的差异(Henisz＆Delios，2001)
这是经济研究的，我看好像要以固定呢

diegols 发表于 2016-5-18 09:43
我的目的不是为了和评审老师较劲。我是为了搞明白原因，以便修改论文。
我论文的大概情况在 ...

您好，请问您最后是怎么解决的呢

diegols 发表于 2016-5-18 09:43
我的目的不是为了和评审老师较劲。我是为了搞明白原因，以便修改论文。
我论文的大概情况在 ...

请问您最后是怎么解决的呢？诚心求教

您的问题涉及到面板数据模型中的Logit回归以及固定效应的使用，这是一个相对专业且有深度的话题。首先，我将逐一解答您的疑问。

1. **评审老师的意见是否正确？**

   一般而言，在Logistic回归（Logit模型）中直接加入时间或个体虚拟变量来控制固定效应是可能的，但这种方法并不总是最优选。专家意见可能基于以下几点考虑：

   - Logistic回归在估计固定效应时会面临数据稀疏性问题：如果某一个体在所有时期都是同一分类结果（如全是0或全是1），那么该个体的信息对模型参数的估计无贡献。
   
   - 在Logistic回归中使用固定效应，尤其是面板数据中的每个个体都有自己的截距项，可能会导致估计上的复杂度增加，因为需要同时估计很多额外的参数。

   然而，这并不意味着在所有情况下都不能使用固定效应。实际上，近年来发展的一些方法（如Conditional Logit和Fixed Effects Logit）允许更有效地控制面板数据中的个体或时间固定效应。

2. **什么是固定效应？**

   固定效应是指面板数据模型中用于控制不可观测的、随个体变化但不随时间变化的因素的方法。它通过在模型中为每个个体（如公司、国家等）设置一个特定的截距项，从而将这些因素从残差项中剥离出来，避免了它们与解释变量之间的相关性导致的内生性问题。

3. **如何修改模型？**

   考虑到您论文的情况和评审意见，您可以采取以下几种策略之一：

   - **使用Conditional Logit（固定效应Logistic回归）**：这是一种专门设计来处理面板数据中个体固定效应的方法。它通过条件似然函数估计参数，消除了不可观测的个体特性的影响。
   
   - **混合模型或随机效应模型**：如果您认为个体间存在某些共同但未观测到的因素，并且这些因素与解释变量相关，则可以考虑使用这种模型。这种方法允许一些变异是由于非观测到的、随机分布的因素造成的。

   在进行任何修改之前，建议您详细阅读关于面板Logistic回归和固定效应的相关文献，确保您的方法论选择既符合数据特性也满足研究目的。

最后，请注意在修改模型时要充分报告所采取的方法及原因，并在结果分析中讨论其影响。这将有助于提高论文的透明度和评审者对其方法论的理解与接受程度。

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