请问模型中加入i.year or i.industry是什么含义呢？

很多文献在回归模型中加入i.industry或者i.year，是在模型中加入了year或者industry的dummy 变量，但是不明白这背后有什么实际意义呢？求解答，感激不尽~~

在回归模型中加入i.industry或者i.year的意思是根据变量industry或year而生成的虚拟变量，主要是考察不同行业或不同年份的特征（或趋势），也就是看是否存在行业差异或时间差异。在面板数据中，一般可以用于考察是否存在个体效应或时间效应。以上解答，供参考！

wtv1012 发表于 2017-7-26 23:20
在回归模型中加入i.industry或者i.year的意思是根据变量industry或year而生成的虚拟变量，主要是考察不同行 ...

谢谢您的回答，那请问在回归结果中，是不是year和industry的P值都应该较小，能够通过显著性检验，才能说明存在行业差异？

在回归结果中，的确是需要year和industry虚拟变量的P值应该较小才能通过显著性检验。一方面，最好每个年份或行业的P值均小于通常认为的5%，最好1%，最大也不能超过10%，这样才具有统计学意义上的显著；但也要考虑系数的大小，如果回归系数实在太小，比如0.000001，则认为不具有经济显著性，也没有太大的意义。另一方面，现实中很可能有些虚拟变量显著，有些不显著，这时可以看各个年份或行业虚拟变量的联合显著度。比如，在面板数据中可以单独生成年度虚拟变量，然后进行回归，最后对年度虚拟变量的联合显著性进行检验；如果年份虚拟变量联合显著，则可以认为存在时间效应。

首先加入年份与行业的dummy，第一是想看行业间、年份间是否存在差异，只要某个dummy显著就可以认为不同行业（或不同年份）是存在差异的；第二也是更重要的，通过加入虚拟变量来控制住这样的差异，从而来看想要研究的X对Y的影响，此时X的系数才是更加干净的（clean，因为消除了不同行业与不同年份的差异所带来的噪音），实质上，面板数据回归中的LSDV方法就是通过在时序模型中加入虚拟变量来实现面板估计。

学习到了 感谢

请问这两个虚拟变量在实际分析中（spss里）需要得出实际结果吗？

爱学习的酱紫 发表于 2021-4-6 15:06
请问这两个虚拟变量在实际分析中（spss里）需要得出实际结果吗？

论文里的表格直接是Yes。就不太明白

爱学习的酱紫 发表于 2021-4-6 15:09
论文里的表格直接是Yes。就不太明白

YES, 或者有的论文 写成 controlled ，或者写“已控制 ”，就是模型中控制 了 年份及行业的意思。因为输出结果中，每个年份虚拟变量和行业虚拟变量都会输出两行，但这个控制变量结果没必要全部列出来。所以把这个合并为年份 和行业两个变量，写明已控制就行了。

wtv1012 发表于 2017-7-27 09:40
在回归结果中，的确是需要year和industry虚拟变量的P值应该较小才能通过显著性检验。一方面，最好每个年份或 ...

您好，回归系数太小指的是绝对值很小接近于0的意思吗？如果虚拟变量的系数为负(绝对值较大)且显著，那么他代表的意思和系数为正(绝对值较大)一样吗？谢谢！