关于面板数据的控制变量问题

aliceinsydney 发表于 2020-8-6 08:24
老师您好，请问如果我想在公司面板数据里面加入一个宏观变量比如 汇率 作为我的解释变量，那么我在stata里 ...

是的，汇率对所有的企业都是一样的，会和i.year产生共线性问题，用xtreg y x exchange_rate ,fe r即可

如果你用xtreg y x exxhange_rate i.year,fe r的话，Stata会提示有一个年份虚拟变量被剔除，你可以试一下。

另外， 如果汇率不是你关心的解释变量而只是作为一个控制变量的话，建议你直接用i.year而不是加入汇率变量，这样能充分控制年份固定效应。如果汇率是你关心的变量的话，因为你没有加i.year，建议你同时也加入其它的一些重要宏观变量以充分控制不同的宏观因素的影响。

看不太懂。。。还是学习了

ddx2009 发表于 2020-8-7 09:36
是的，汇率对所有的企业都是一样的，会和i.year产生共线性问题，用xtreg y x exchange_rate ,fe r即可

...

看完老师的所有回复以后，我的问题解决了，太棒了！

ddx2009 发表于 2020-8-7 09:36
是的，汇率对所有的企业都是一样的，会和i.year产生共线性问题，用xtreg y x exchange_rate ,fe r即可

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老师我还有一个问题，就是面板数据里，变量的数量级相差特别大需要处理吗？有的是零点几，有的几百亿这种。谢谢~

wx-aha 发表于 2021-4-4 20:20
老师我还有一个问题，就是面板数据里，变量的数量级相差特别大需要处理吗？有的是零点几，有的几百亿这种 ...

你说的是同一个变量在不同样本中的取值差异特别大吗？比如一个变量X在第一个企业某一年的值是0.01，在另一个企业某一年的值是1000000？
这种情况需要处理。否则会容易产生异方差问题。一般情况下，可以对这种变量取对数，这样子的话那些原本特别大的值取对数之后就不会那么大，而原本特别小的值取对数之后就不会特别小。

比如，实证论文中常常对人均GDP、人口等变量取对数。

ddx2009 发表于 2020-8-7 09:36
是的，汇率对所有的企业都是一样的，会和i.year产生共线性问题，用xtreg y x exchange_rate ,fe r即可

...

感谢感谢，太感谢了，终于明白了

爬行牛 发表于 2021-6-13 15:11
感谢感谢，太感谢了，终于明白了

您好，请问您的回归结果中汇率这一行是否因为共线性而被ommitted了呢？我想研究5年期贷款利率对各省的房价影响，通过xtreg回归后这一行被ommitted了。只能通过混合回归才能得出结果。

在面板数据模型中加入宏观经济变量作为控制变量时遇到的问题主要源于这些宏观变量对于所有观测对象（例如各家公司）都是共同的。这意味着，在同一时间点上，每个公司面临的GDP、利率等都相同，这会使得这部分数据呈现出高度相似性或完全一致的情况，尤其是在年份这一维度上的重复。

### 面板数据模型中加入控制变量

尽管如此，你依然可以在面板数据模型中加入这些宏观经济变量。这是因为即使所有公司在同一时间点面临相同的宏观经济环境，但它们对相同环境的反应可能不同，这取决于公司的特有属性如规模、行业特性等。因此，通过引入宏观控制变量，可以评估这些外部因素对公司净利润的影响。

### 平稳性检验问题

在进行面板数据平稳性检验时，如果使用Levin-Lin-Chu（LLC）检验方法遇到“组间方差为零”的错误信息，这是因为在你的样本中没有或几乎没有组内变异。对于宏观经济变量而言，这种现象尤其常见，因为它们对所有公司都是相同的。

#### 解决方案

1. **使用不同的平稳性检验**：可以尝试其他适合面板数据的平稳性检验方法，例如Fisher-type或Hadri's Lagrange multiplier (LM) test，这些检验可能更能适应组间方差较小的情况。
   
   - 使用Harris-Tzavalis LM test（对个体效应不作假设）:
     ```
     xtunitroot ht
     ```

2. **差异处理**：可以考虑对宏观经济变量做差分处理。例如，使用GDP增长而不是绝对值，这样能减少组间方差为零的问题。

3. **面板单位根检验的其他选项**：尝试调整面板数据平稳性检验中的参数设定或选择不同的方法以适应你的数据特性。

### 实际操作

在STATA中，如果想对宏观经济控制变量序列进行平稳性检验，可以尝试使用`xtunitroot ht`命令来执行Harris-Tzavalis LM test。但请记得，在实际应用前检查你的数据是否适合这种方法，并理解其背后的统计假设与局限。

### 结论

加入宏观经济变量作为面板数据中的控制变量是合理的分析方法，但在进行平稳性检验时可能需要选择更合适的测试以适应组间方差较小的情况。这既是一个数据分析技巧问题，也是一个对数据特性和所用统计工具深入理解的过程。

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