用的是很基本的多元回归模型,Spread=b0+b1 lnicq+b2 market+b3 guarantee+中间等等+b8state+year+industry+残差
这个模型我作了3个回归,一个是全样本,一个是market>中位数组(金融发展繁荣地区),一个是market<中位数组(金融发展落后地区)。假设一是Lnicq对spread有负向作用;另一是金融落后地区中,Lnicq对Spread影响更大。
第一组回归全样本所有变量都放进去了,回归后证明了第一个假设;
后面两组区分金融发展程度,market没放进去回归,分了2次回归
然后回归结果显示,繁荣地区和落后地区lnicq的系数分别是2.37和3.18,都是1%水平上显著。老师跟我说不能直接看系数差值证明差异,让我加上这后两组系数差值的显著性。
在论坛上看了一晚上,好像有chow法和suest的处理能做这个,但我自己实证水平真的不行,就会做个多元回归。。
刚才用suest试了下出错了,感觉是我把market也放进去了 或者 是年度行业虚拟变量没手动生成 造成的?
之前回归用的指令是:
reg spread lnicq market guarantee term lev growth TIE state rate lnage i.year i.industry
(year值是2010到2014,industry值是A,B,C,D这种行业分类)
我的操作是:
reg 上面的一长串变量包括年度行业 if market2==1
est store market1
reg 上面的一长串变量包括年度行业 if market2==0
est store market0
suest market1 market0(这一步敲回车后出错了,too many base levels specified)
想跟各位大大请教下怎么做分组后,lnicq回归系数的差异分析。能附上大概的指令最好了,可以送论坛币吗!


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