固定效应求偏效应出现的问题

使用固定效应模型求解偏效应时出现了这样的问题
xtreg y x1 x2 x3 c.x1#c.x2 c.x1#c.x3 c.x2#c.x3, fe
margins, dydx(x1)
default prediction is a function of possibly stochastic quantities other than e(b)

友情帮顶，虽然不懂

legendlee2225 发表于 2017-3-4 22:55
友情帮顶，虽然不懂

非常感谢您

没有问题啊
是你数据问题
或者stata没有升级的原因吧

1. . webuse nlswork,clear
   
2. (National Longitudinal Survey.  Young Women 14-26 years of age in 1968)
   
3. 
   
4. . xtset idcode
   
5.        panel variable:  idcode (unbalanced)
   
6. 
   
7. . xtreg ln_w tenure age c.age#c.tenure,fe
   
8. 
   
9. Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =     28101
   
10. Group variable: idcode                          Number of groups   =      4699
    
11. 
    
12. R-sq:  within  = 0.1370                         Obs per group: min =         1
    
13.        between = 0.2032                                        avg =       6.0
    
14.        overall = 0.1569                                        max =        15
    
15. 
    
16.                                                 F(3,23399)         =   1238.67
    
17. corr(u_i, Xb)  = 0.1379                         Prob > F           =    0.0000
    
18. 
    
19. --------------------------------------------------------------------------------
    
20.        ln_wage |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
    
21. ---------------+----------------------------------------------------------------
    
22.         tenure |   .0733305   .0037696    19.45   0.000     .0659418    .0807192
    
23.            age |   .0147157   .0004481    32.84   0.000     .0138373    .0155941
    
24.                |
    
25. c.age#c.tenure |  -.0014554   .0001027   -14.17   0.000    -.0016567    -.001254
    
26.                |
    
27.          _cons |   1.168467   .0125738    92.93   0.000     1.143822    1.193112
    
28. ---------------+----------------------------------------------------------------
    
29.        sigma_u |  .38792641
    
30.        sigma_e |   .2968178
    
31.            rho |  .63074038   (fraction of variance due to u_i)
    
32. --------------------------------------------------------------------------------
    
33. F test that all u_i=0:     F(4698, 23399) =     7.99         Prob > F = 0.0000
    
34. 
    
35. . margins, dydx(age)
    
36. 
    
37. Average marginal effects                          Number of obs   =      28101
    
38. Model VCE    : Conventional
    
39. 
    
40. Expression   : Linear prediction, predict()
    
41. dy/dx w.r.t. : age
    
42. 
    
43. ------------------------------------------------------------------------------
    
44.              |            Delta-method
    
45.              |      dy/dx   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
46. -------------+----------------------------------------------------------------
    
47.          age |   .0101694   .0004354    23.35   0.000     .0093159    .0110228
    
48. ------------------------------------------------------------------------------

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我猜测原因可能是因为有三个（一般只有一个）交互项所导致的！你或许要试试看

1. xtreg y c.x1##c.x2##c.x3, fe

复制代码

简单的例子

1. webuse nlswork, clear
   
2. xtset idcode
   
3. xtreg ln_w c.grade##c.age##c.ttl_exp, fe
   
4. margins, dydx(age)

复制代码

结果为

1. Fixed-effects (within) regression               Number of obs     =     28,508
   
2. Group variable: idcode                          Number of groups  =      4,708
   
3. 
   
4. R-sq:                                           Obs per group:
   
5.      within  = 0.1561                                         min =          1
   
6.      between = 0.0038                                         avg =        6.1
   
7.      overall = 0.0255                                         max =         15
   
8. 
   
9.                                                 F(6,23794)        =     733.76
   
10. corr(u_i, Xb)  = -0.2859                        Prob > F          =     0.0000
    
11. 
    
12. -----------------------------------------------------------------------------------------
    
13.                 ln_wage |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
    
14. ------------------------+----------------------------------------------------------------
    
15.                   grade |          0  (omitted)
    
16.                     age |   .0283974   .0045629     6.22   0.000     .0194537     .037341
    
17.                         |
    
18.           c.grade#c.age |  -.0026742   .0003784    -7.07   0.000     -.003416   -.0019325
    
19.                         |
    
20.                 ttl_exp |   .0407879   .0211608     1.93   0.054    -.0006885    .0822644
    
21.                         |
    
22.       c.grade#c.ttl_exp |   .0054679   .0016966     3.22   0.001     .0021426    .0087933
    
23.                         |
    
24.         c.age#c.ttl_exp |  -.0016555   .0004883    -3.39   0.001    -.0026126   -.0006985
    
25.                         |
    
26. c.grade#c.age#c.ttl_exp |  -7.65e-06   .0000389    -0.20   0.844    -.0000838    .0000686
    
27.                         |
    
28.                   _cons |   1.496277    .019503    76.72   0.000      1.45805    1.534504
    
29. ------------------------+----------------------------------------------------------------
    
30.                 sigma_u |  .44842416
    
31.                 sigma_e |  .29432835
    
32.                     rho |  .69890462   (fraction of variance due to u_i)
    
33. -----------------------------------------------------------------------------------------
    
34. F test that all u_i=0: F(4707, 23794) = 6.06                 Prob > F = 0.0000
    
35. 
    
36. . margins, dydx(age)
    
37. 
    
38. Average marginal effects                        Number of obs     =     28,508
    
39. Model VCE    : Conventional
    
40. 
    
41. Expression   : Linear prediction, predict()
    
42. dy/dx w.r.t. : age
    
43. 
    
44. ------------------------------------------------------------------------------
    
45.              |            Delta-method
    
46.              |      dy/dx   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
47. -------------+----------------------------------------------------------------
    
48.          age |  -.0160191   .0009681   -16.55   0.000    -.0179166   -.0141217
    
49. ------------------------------------------------------------------------------

复制代码

蓝色 发表于 2017-3-5 09:11
没有问题啊
是你数据问题
或者stata没有升级的原因吧

老师您好，是这样的，我用我的其他数据做是可以直接使用margins这个命令来做的。但是我现在出现了这样的问题，有没有解决办法？

黃河泉 发表于 2017-3-5 09:27
简单的例子结果为

非常感谢您的回答，我试试看

蓝色 发表于 2017-3-5 09:11
没有问题啊
是你数据问题
或者stata没有升级的原因吧

非常感谢您

黃河泉 发表于 2017-3-5 09:27
简单的例子结果为

非常感谢您，但是我刚才试了我的数据，交叉项很多还是可以做！估计是我数据的问题，只是现在还不知道出现这样的问题应该怎么解决，再次感谢您