高维度之固定效果与群聚标准差 Stata 程序

黃河泉 发表于 2017-5-14 06:53
所以你是检定"个体"与"时间"固定效应吗？你的结果我无法猜测（老实说，不知道为什么），但更重要的事，课 ...

黄河老师，我分别做了个体固定效应和时间固定效应，这两个估计出来的系数都是正的，P值也显著，可做个体时间双固定效应时系数是负的，这个P值也显著，这是为什么，这个结果矛盾吗？

季、艺 发表于 2017-5-17 17:21
黄河老师，我分别做了个体固定效应和时间固定效应，这两个估计出来的系数都是正的，P值也显著，可做个体时 ...

老实说，这个情况也常遇到，但不好解释（我没特别想过），这可能也是你在不同文章中，每个人可能控制不同（产业、个体和/或时间）效应的原因（大家"选择"较合适之结果）！

黄老师您好，第一次在人大论坛留言，关于reghdfe中使用IV。
根据help一下的官方命令，reghdfe depvar [indepvars] [(endogvars = iv_vars)] , absorb(absvars)
我写的命令：reghdfe y ( x= iv)i. yearcity, absorb(id) cluster(id)
                                             yearcity是一个year*city，表示year-city的每年固定效应。
STATA报错：error: remaining argument:  i. yearcity
（但是不加工具变量的时候，reghdfe是可以回归的。）

同时，我换回ivregress2 2sls y ( x= iv)i. yearcity, cluster(id)
虽然有回归结果，但是显示 variance matrix is nonsymmetric or highly singular

请问这种情况下我咋么办呢？

星名ally 发表于 2017-6-14 10:47
黄老师您好，第一次在人大论坛留言，关于reghdfe中使用IV。
根据help一下的官方命令，reghdfe depvar  [(e ...

1. 你应该点回覆，我才看得到你的讯息！2. 先试试

1. reghdfe y ( x= iv), absorb(id) cluster(id)

复制代码

3. 问题应该是 yearcity=year*city，这是一个非常不标准的作法。表示 year-city 的每年固定效应是什么意思？或许你是要

1. reghdfe y ( x= iv), absorb(i.year##i.city) cluster(id)

复制代码

ˋ4. 你的 id 是指什么？

星名ally 发表于 2017-6-14 10:47
黄老师您好，第一次在人大论坛留言，关于reghdfe中使用IV。
根据help一下的官方命令，reghdfe depvar  [(e ...

我刚刚回答了，但修改后不见了！问题应该在 yearcity=year*city (这应该是错的作法)！请问你到底要做什么？

黃河泉 发表于 2017-6-14 12:38
1. 你应该点回覆，我才看得到你的讯息！2. 先试试3. 问题应该是 yearcity=year*city，这是一个非常不标准 ...

看到了！非常感谢黄老师，您回复这么快！我准备先试试您的代码做一下。
（id是指公司证券代码）
year-city是想把控制每年的每个城市的固定效应

黄老师，您好，我想请教您reghdfe是否可以应用到面板数据？
我用xtreg y x i.year i.industry i.id,fe回归时因为数据太大，一直运算不出结果，我想请教您是否可以用reghdfe,写成reghdfe y x,absorb(year industry id),两者的结果是否相同？

Beryl_61 发表于 2017-7-26 14:35
黄老师，您好，我想请教您reghdfe是否可以应用到面板数据？
我用xtreg y x i.year i.industry i.id,fe回归 ...

-reghdfe- 就是应用于面板数据。

1. xtreg y x i.year i.industry, fe

复制代码

甚至是 (由于通常 id 与 industry 有完全共线性)

1. xtreg y x i.year, fe

复制代码

与

1. reghdfe y x, absorb(year industry id)

复制代码

或

1. reghdfe y x, absorb(year id)

复制代码

应该会一样！

谢谢黄老师，回复的好快

. reghdfe  wbvlev PC wsize wROA wFA wmvbv wtax1 wuniq5 wdep wLsh wfcf wgrowth1 wliqui        windlev        ,        absorb(gindcd        year)        vce(cluster        gindcd)
(dropped 1 singleton observations)
(converged in 6 iterations)

HDFE Linear regression                            Number of obs   =     19,764
Absorbing 2 HDFE groups                           F(  13,     74) =      58.54
Statistics robust to heteroskedasticity           Prob > F        =     0.0000
R-squared       =     0.5042
Adj R-squared   =     0.5017
Within R-sq.    =     0.4031
Number of clusters (gindcd)  =         75         Root MSE        =     0.1277

(Std. Err. adjusted for 75 clusters in gindcd)

Robust
wbvlev       Coef.   Std. Err.      t    P>t     [95% Conf. Interval]

PC   -.0023385   .0027563    -0.85   0.399    -.0078305    .0031535
wsize    .0320468   .0036414     8.80   0.000     .0247912    .0393024
wROA   -.6122448   .0449978   -13.61   0.000    -.7019048   -.5225848
wFA    .1487409   .0291189     5.11   0.000     .0907203    .2067615
wmvbv   -.0107093   .0013762    -7.78   0.000    -.0134513   -.0079672
wtax1   -.1198933   .0164568    -7.29   0.000    -.1526842   -.0871024
wuniq5   -.2006858   .0414969    -4.84   0.000    -.2833701   -.1180014
wdep    -1.02685   .2480737    -4.14   0.000    -1.521147    -.532552
wLsh   -.0546213   .0131886    -4.14   0.000    -.0809001   -.0283424
wfcf   -.2191124   .0279053    -7.85   0.000     -.274715   -.1635097
wgrowth1    .0120579   .0024427     4.94   0.000     .0071906    .0169251
wliqui   -.0259909   .0023224   -11.19   0.000    -.0306185   -.0213634
windlev    .1906858   .0275916     6.91   0.000     .1357084    .2456632


Absorbed degrees of freedom:

Absorbed FE   Num. Coefs.  =   Categories  -   Redundant      

gindcd             0              75             75 *   
year            12              13              1      

* = fixed effect nested within cluster; treated as redundant for DoF computation
这样的结果是什么意思啊？说75个行业都是多余的，是啥意思？