关于面板数据的控制变量问题

黃河泉 发表于 2019-3-12 15:35
请安装 pvar 并 help

谢谢老师，但是我用的pvar2没有这个程序~~

ddx2009 发表于 2017-5-22 22:41
“每家公司面临的宏观环境是一样的啊，所以对于每家公司而言，在相同的年份它的数据是一样的”，所以，如果 ...

老师你好，既然使用宏观控制变量已经在模型中默认加入了时间固定效应，那请问还需要再做混合估计和豪斯曼检验吗？

文泽路老男孩 发表于 2019-6-23 11:53
老师你好，既然使用宏观控制变量已经在模型中默认加入了时间固定效应，那请问还需要再做混合估计和豪斯曼 ...

加入时间固定效应，仅仅说明你在使用固定效应模型

这和使用混合估计、采用豪斯曼检验不矛盾呀，正常该怎么操作，还是怎么操作

ddx2009 发表于 2019-6-23 15:23
加入时间固定效应，仅仅说明你在使用固定效应模型

这和使用混合估计、采用豪斯曼检验不矛盾呀，正常该 ...

感谢老师的回复，我现在stata操作遇到的情况比较尴尬。我的自变量是浙江省产业互联网水平，因变量是浙江省制造业分行业（纺织业、食品制造业等）的集聚指数，控制变量为浙江省经济发展水平、外贸依存度等宏观变量（与本帖题主提出的GDP宏观变量相似）。所以除了因变量是具有面板数据结构的，其余都是时间序列。并且使用混合OLS估计命令（reg y x c1 c2 c3.. ,vce(cluster id)）时F值和P值缺失（即无法使用F检验判断），豪斯曼检验也出现问题，所以我都怀疑是不是因为自变量和控制变量都为宏观变量，所以不能使用面板数据分析步骤。（数据：N=6，T=10）。所以想请教老师，针对我这样的数据，使用什么样的分析方法最好，最后，再次感谢老师之前的回复，如有打扰请您包涵!

文泽路老男孩 发表于 2019-6-23 22:07
感谢老师的回复，我现在stata操作遇到的情况比较尴尬。我的自变量是浙江省产业互联网水平，因变量是浙江省 ...

你选取这些变量，只有被解释变量是面板数据结构，解释变量都是时间序列，这些解释变量对所有行业都相同，那这个模型是没有什么意义的。因为不管你怎么回归，估计出来的肯定是一个固定的系数值，那么对所有行业都相同的解释变量乘以一个固定的系数值怎么能解释不同行业的不同集聚指数呢？这在逻辑上都是矛盾的。换句话说，即使你的回归模型能够得到系数估计值，那么你的被解释变量在不同行业的差异性也完全来自于那个残差项。

你的被解释变量是面板数据结构，那么你的解释变量一定要包含面板数据，这样才有意义。另外，你的样本量才6*10=60个，也太小了。

ddx2009 发表于 2019-6-24 08:37
你选取这些变量，只有被解释变量是面板数据结构，解释变量都是时间序列，这些解释变量对所有行业都相同， ...

衷心感谢老师的详细解答！

ddx2009 发表于 2019-6-24 08:37
你选取这些变量，只有被解释变量是面板数据结构，解释变量都是时间序列，这些解释变量对所有行业都相同， ...

衷心感谢老师的详细解答！

请问老师两个层面的控制变量怎么回归呀？感谢老师解答

ddx2009 发表于 2018-8-9 02:08
你的公司样本是包含多个省份的吗？如果是有多个省份，那么每个省份同一时间的GDP是不同的，还是存在面板结 ...

那解释变量如果是EPU,每个公司每年的EPU都相同，那应该用什么模型来估计呢？还需要控制时间效应吗？可以用固定效应模型吗？

爱笑的香草糖 发表于 2020-3-1 20:59
那解释变量如果是EPU,每个公司每年的EPU都相同，那应该用什么模型来估计呢？还需要控制时间效应吗？可以 ...

如果解释变量是EPU这类对所有公司都完全相同的国家层面宏观变量的话，可以用不包含时间固定效应的面板数据模型来回归。EPU和时间固定效应存在共线性（显然，EPU能完全被包含在时间固定效应中），所以要估计EPU的系数，模型中就不能加入时间固定效应。

虽然这样能对模型进行估计，但是，这个模型存在一个重大问题：由于EPU实际上能完全被包含在时间固定效应中，那么估计出来EPU的系数，也可能其实只是时间固定效应的一部分。所以，如果你关注的核心解释变量不是EPU的话，建议你不要在模型中放EPU，而是加入时间固定效应。当然，如果你关注的是EPU的系数，那就放EPU，不加时间固定效应。