mfx 边际影响系数与回归系数一样，怎么回事？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

这是我从stata帮助下载的，看看mfx 边际影响系数与回归系数一样（见红字），怎么回事？请高手不吝赐教！

use http://www.stata-press.com/data/r10/abdata, clear

. set matsize 800

. xtabond n l(0/1).w l(0/2).(k ys) yr1980-yr1984 year, lags(2) noconstant

Arellano-Bond dynamic panel-data estimation  Number of obs         =       611
Group variable: id                           Number of groups      =       140
Time variable: year
                                              Obs per group:    min =         4
                                                                avg =  4.364286
                                                                max =         6

Number of instruments =     40               Wald chi2(15)         =   1627.13
                                              Prob > chi2           =    0.0000
One-step results
------------------------------------------------------------------------------
            n |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
            n |
          L1. |   .7080866   .1455545     4.86   0.000     .4228051    .9933681
          L2. |  -.0886343   .0448479    -1.98   0.048    -.1765346    -.000734
            w |
          --. |   -.605526   .0661129    -9.16   0.000     -.735105   -.4759471
          L1. |   .4096717   .1081258     3.79   0.000     .1977491    .6215943
            k |
          --. |   .3556407   .0373536     9.52   0.000     .2824289    .4288525
          L1. |  -.0599314   .0565918    -1.06   0.290    -.1708493    .0509865
          L2. |  -.0211709   .0417927    -0.51   0.612    -.1030831    .0607412
           ys |
          --. |   .6264699   .1348009     4.65   0.000     .3622651    .8906748
          L1. |  -.7231751   .1844696    -3.92   0.000    -1.084729   -.3616214
          L2. |   .1179079   .1440154     0.82   0.413    -.1643572     .400173
       yr1980 |   .0113066   .0140625     0.80   0.421    -.0162554    .0388686
       yr1981 |  -.0212183   .0206559    -1.03   0.304    -.0617031    .0192665
       yr1982 |   -.034952    .022122    -1.58   0.114    -.0783103    .0084063
       yr1983 |  -.0287094   .0251536    -1.14   0.254    -.0780096    .0205909
       yr1984 |   -.014862   .0284594    -0.52   0.602    -.0706414    .0409174
------------------------------------------------------------------------------
Instruments for differenced equation
         GMM-type: L(2/.).n
         Standard: D.w LD.w D.k LD.k L2D.k D.ys LD.ys L2D.ys D.yr1980 D.yr1981 D.yr1982
                   D.yr1983 D.yr1984


. mfx, at(mean L.n=-0.06) diag(vce)

Check prediction function does not depend on dependent variables,
covariance matrix, or stored scalars.
dfdx:

    .70808656  -.08863433  -.60552603   .40967169   .35564067   -.0599314  -.02117091
    .62646995   -.7231751   .11790789   .01130656  -.02121832  -.03495199  -.02870935
   -.01486203


dfdx, after resetting dependent variables, covariance matrix, and stored scalars:

    .70808656  -.08863433  -.60552603   .40967169   .35564067   -.0599314  -.02117091
    .62646995   -.7231751   .11790789   .01130656  -.02121832  -.03495199  -.02870935
   -.01486203


Relative difference = 0

Marginal effects after xtabond
       y  = Linear prediction (predict)
          = -.84471245
------------------------------------------------------------------------------
variable |      dy/dx    Std. Err.     z    P>|z|  [    95% C.I.   ]      X
---------+--------------------------------------------------------------------
      L.n |   .7080866      .14555    4.86   0.000   .422805  .993368      -.06
     L2.n |  -.0886343      .04485   -1.98   0.048  -.176535 -.000734   1.09584
        w |   -.605526      .06611   -9.16   0.000  -.735105 -.475947   3.14957
      L.w |   .4096717      .10813    3.79   0.000   .197749  .621594   3.12676
        k |   .3556407      .03735    9.52   0.000   .282429  .428852  -.502119
      L.k |  -.0599314      .05659   -1.06   0.290  -.170849  .050987  -.429181
     L2.k |  -.0211709      .04179   -0.51   0.612  -.103083  .060741  -.391757
       ys |   .6264699       .1348    4.65   0.000   .362265  .890675   4.59385
     L.ys |  -.7231751      .18447   -3.92   0.000  -1.08473 -.361621   4.62901
    L2.ys |   .1179079      .14402    0.82   0.413  -.164357  .400173   4.66607
   yr1980*|   .0113066      .01406    0.80   0.421  -.016255  .038869   .225859
   yr1981*|  -.0212183      .02066   -1.03   0.304  -.061703  .019266   .229133
   yr1982*|   -.034952      .02212   -1.58   0.114   -.07831  .008406   .229133
   yr1983*|  -.0287094      .02515   -1.14   0.254   -.07801  .020591    .12766
   yr1984*|   -.014862      .02846   -0.52   0.602  -.070641  .040917   .057283
------------------------------------------------------------------------------
(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：边际影响 回归系数 Instruments Prediction covariance dynamic groups 影响

lz解决了么，求教

比较难