双向固定效应 但是stata显示多重共线性，删掉了时间dummy

各位前辈们好
我用的面板数据，10年，n=35

要加一个时间dummy，以此来去除时间趋势

用了tab year,gen(year) 这个code，然后生成了时间dummy，可是固定效应回归时，显示下方结果

xtreg construction_area degree population salary residence_price residence_sales_area landtransferringfees dummy_year2- dummy_
> year10,fe r
note: dummy_year2 omitted because of collinearity
note: dummy_year3 omitted because of collinearity
note: dummy_year4 omitted because of collinearity
note: dummy_year5 omitted because of collinearity
note: dummy_year6 omitted because of collinearity
note: dummy_year7 omitted because of collinearity
note: dummy_year8 omitted because of collinearity
note: dummy_year9 omitted because of collinearity
note: dummy_year10 omitted because of collinearity

Fixed-effects (within) regression               Number of obs     =        350
Group variable: year                            Number of groups  =         10

R-sq:                                           Obs per group:
     within  = 0.8908                                         min =         35
     between = 0.9640                                         avg =       35.0
     overall = 0.8947                                         max =         35

                                                F(6,9)            =    2566.27
corr(u_i, Xb)  = 0.3527                         Prob > F          =     0.0000

                                          (Std. Err. adjusted for 10 clusters in year)
--------------------------------------------------------------------------------------
                     |               Robust
   construction_area |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
---------------------+----------------------------------------------------------------
              degree |   .0091235   .0009079    10.05   0.000     .0070696    .0111774
          population |   .1887304   .0278605     6.77   0.000     .1257056    .2517552
              salary |   .4310071   .0600386     7.18   0.000     .2951903    .5668239
     residence_price |  -.0397967   .0643257    -0.62   0.551    -.1853115     .105718
residence_sales_area |   .5488597   .0270065    20.32   0.000     .4877669    .6099526
landtransferringfees |   .0988654   .0142641     6.93   0.000     .0665978     .131133
         dummy_year2 |          0  (omitted)
         dummy_year3 |          0  (omitted)
         dummy_year4 |          0  (omitted)
         dummy_year5 |          0  (omitted)
         dummy_year6 |          0  (omitted)
         dummy_year7 |          0  (omitted)
         dummy_year8 |          0  (omitted)
         dummy_year9 |          0  (omitted)
        dummy_year10 |          0  (omitted)
               _cons |  -.3585417   .2764829    -1.30   0.227    -.9839896    .2669061
---------------------+----------------------------------------------------------------
             sigma_u |  .06311328
             sigma_e |  .09674115
                 rho |  .29854932   (fraction of variance due to u_i)
--------------------------------------------------------------------------------------


这应该是陈强老师书里说的dummy陷阱吧，导致多重共线性，可是我并没有放year1

请大家帮忙回答下吧，谢谢

你xtreg, fe如果加Dummy当然全部会删除，固定效应也不可能加进去的。直接试试reg 即可

leewinjing 发表于 2017-9-25 15:30
你xtreg, fe如果加Dummy当然全部会删除，固定效应也不可能加进去的。直接试试reg 即可

您好，非常感谢您回答我的问题，但是我看陈强老师的书里写的是加了协调人，并且后面也加了固定效应的fe，在书的265页，我也非常困惑，因为固定效应模型在估计时会有组内差分的过程，对于某个个体如果存在不随时间变化的变量会由于差分而被omited掉，但是为什么陈强老师的书里用的xtreg，并且是固定效应回归，dummy变量并没有被删掉

1. 去除时间趋势是加 trend 项，不是时间 dummy！2. 请试试

1. tab year, gen(dyear)
   
2. xtreg construction_area degree population salary residence_price residence_sales_area landtransferringfees dyear*, fe r

复制代码

黃河泉 发表于 2017-9-25 16:04
1. 去除时间趋势是加 trend 项，不是时间 dummy！2. 请试试

. xtreg construction_area degree population salary residence_price residence_sales_area landtransferringfees dyear*, fe r
note: dyear1 omitted because of collinearity
note: dyear2 omitted because of collinearity
note: dyear3 omitted because of collinearity
note: dyear4 omitted because of collinearity
note: dyear5 omitted because of collinearity
note: dyear6 omitted because of collinearity
note: dyear7 omitted because of collinearity
note: dyear8 omitted because of collinearity
note: dyear9 omitted because of collinearity
note: dyear10 omitted because of collinearity

Fixed-effects (within) regression               Number of obs     =        350
Group variable: year                            Number of groups  =         10

R-sq:                                           Obs per group:
     within  = 0.8908                                         min =         35
     between = 0.9640                                         avg =       35.0
     overall = 0.8947                                         max =         35

                                                F(6,9)            =    2566.27
corr(u_i, Xb)  = 0.3527                         Prob > F          =     0.0000

                                          (Std. Err. adjusted for 10 clusters in year)
--------------------------------------------------------------------------------------
                     |               Robust
   construction_area |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
---------------------+----------------------------------------------------------------
              degree |   .0091235   .0009079    10.05   0.000     .0070696    .0111774
          population |   .1887304   .0278605     6.77   0.000     .1257056    .2517552
              salary |   .4310071   .0600386     7.18   0.000     .2951903    .5668239
     residence_price |  -.0397967   .0643257    -0.62   0.551    -.1853115     .105718
residence_sales_area |   .5488597   .0270065    20.32   0.000     .4877669    .6099526
landtransferringfees |   .0988654   .0142641     6.93   0.000     .0665978     .131133
              dyear1 |          0  (omitted)
              dyear2 |          0  (omitted)
              dyear3 |          0  (omitted)
              dyear4 |          0  (omitted)
              dyear5 |          0  (omitted)
              dyear6 |          0  (omitted)
              dyear7 |          0  (omitted)
              dyear8 |          0  (omitted)
              dyear9 |          0  (omitted)
             dyear10 |          0  (omitted)
               _cons |  -.3585417   .2764829    -1.30   0.227    -.9839896    .2669061
---------------------+----------------------------------------------------------------
             sigma_u |  .06311328
             sigma_e |  .09674115
                 rho |  .29854932   (fraction of variance due to u_i)
--------------------------------------------------------------------------------------
您好，结果还是这样。我用随机效应和普通的reg都可以，只有fixed effect不可以，还请麻烦您给解答一下

cascade1010 发表于 2017-9-25 16:21
. xtreg construction_area degree population salary residence_price residence_sales_area landtransf ...

1. 那可能应该是你的某一变量，对每一个 id，同一年都是同一个值！2. 建議用 dataex (先 ssc install dataex 并见说明) 将原始 Stata 资料中具有”代表性”的一部分资料列出，以供有意回答者实验之用，并能提供具体操作指令。并请参考 https://bbs.pinggu.org/thread-5048204-1-1.html 与https://bbs.pinggu.org/thread-5917273-1-1.html。特别是 show 出前两个 id 的所有变量值！  

黃河泉 发表于 2017-9-25 16:04
1. 去除时间趋势是加 trend 项，不是时间 dummy！2. 请试试

请问如何去除时间趋势？因为我用的是宏观的数据，很多变量都是有趋势的

楼主好，请问最后怎么解决的啊

马驴lv 发表于 2024-4-13 18:16
楼主好，请问最后怎么解决的啊

我也不知道