时间虚拟变量因多重共线性被删

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在做面板数据回归时，分别控制了年度和行业虚拟变量进行回归，但是回归结果显示2004年因多重共线性的问题被删掉了。请问这种问题具体应该怎么办呢？（下面是我的回归结果）

.         xi: reg RQQ5_w  aaa1   DBD size Totalassets_turnover_w dum_Integrate_1 ///
>        dum_IEn_1 LargestHolderRate_w LEV_w ROA_w i.year i.Ind  //加入应计盈余变量，结果显著
i.year            _Iyear_2003-2015    (naturally coded; _Iyear_2003 omitted)
i.Ind             _IInd_1-19          (_IInd_1 for Ind==A omitted)
note: _Iyear_2004 omitted because of collinearity
note: _IInd_10 omitted because of collinearity
note: _IInd_16 omitted because of collinearity

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =   18689
-------------+------------------------------           F( 36, 18652) =  114.94
       Model |  212.477725    36  5.90215902           Prob > F      =  0.0000
    Residual |  957.752116 18652  .051348494           R-squared     =  0.1816
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.1800
       Total |  1170.22984 18688  .062619319           Root MSE      =   .2266

------------------------------------------------------------------------------
       RQQ5_w |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
    aaa1        |   .0148439   .0041054     3.62   0.000      .006797    .0228908
      DBD     |    .075113   .0179193     4.19   0.000     .0399896    .1102364
        size    |  -.0172721   .0015199   -11.36   0.000    -.0202513   -.0142929
Totalasset~w |   .0888825   .0037951    23.42   0.000     .0814438    .0963212
dum_Integr~1 |   .0061801   .0043786     1.41   0.158    -.0024023    .0147625
   dum_IEn_1 |  -.0380947   .0038703    -9.84   0.000    -.0456809   -.0305085
LargestHol~w |    .000643   .0001173     5.48   0.000      .000413    .0008729
       LEV_w |   .1272732   .0081968    15.53   0.000     .1112067    .1433396
       ROA_w |   .6303456   .0297034    21.22   0.000     .5721242     .688567
_Iyear_2004 |  (omitted)
_Iyear_2005 |   .0056615    .012849     0.44   0.659    -.0195237    .0308468
_Iyear_2006 |   .0241729    .012261     1.97   0.049     .0001403    .0482055
_Iyear_2007 |   .0295037   .0121787     2.42   0.015     .0056325     .053375
_Iyear_2008 |    .224964   .0120177    18.72   0.000     .2014082    .2485197
_Iyear_2009 |   .0674218   .0118843     5.67   0.000     .0441274    .0907161
_Iyear_2010 |   .0359115   .0118867     3.02   0.003     .0126125    .0592106
_Iyear_2011 |   .0732214   .0117593     6.23   0.000     .0501721    .0962706
_Iyear_2012 |   .0296608   .0115455     2.57   0.010     .0070305    .0522911
_Iyear_2013 |    .110853   .0114648     9.67   0.000      .088381     .133325
_Iyear_2014 |   .0308086   .0114531     2.69   0.007     .0083595    .0532578
_Iyear_2015 |    .055612   .0115212     4.83   0.000     .0330294    .0781945
     _IInd_2 |   .0017842   .0159242     0.11   0.911    -.0294288    .0329972
     _IInd_3 |   .0338679   .0119595     2.83   0.005     .0104262    .0573096
     _IInd_4 |  -.0733375   .0147483    -4.97   0.000    -.1022455   -.0444295
     _IInd_5 |   .0069702   .0162161     0.43   0.667    -.0248149    .0387553
     _IInd_6 |   .0364131   .0136808     2.66   0.008     .0095974    .0632288
     _IInd_7 |  -.0447337   .0149105    -3.00   0.003    -.0739597   -.0155077
     _IInd_8 |  -.0602094   .0250807    -2.40   0.016    -.1093699   -.0110489
     _IInd_9 |   .0838992   .0143093     5.86   0.000     .0558517    .1119468
    _IInd_10 |  (omitted)
    _IInd_11 |   .2272238   .0137626    16.51   0.000     .2002479    .2541997
    _IInd_12 |  -.0110101   .0198857    -0.55   0.580    -.0499878    .0279676
    _IInd_13 |  -.0467171   .0330729    -1.41   0.158    -.1115431    .0181089
    _IInd_14 |   .0092321   .0216102     0.43   0.669    -.0331258      .05159
    _IInd_15 |  -.0948231    .036542    -2.59   0.009    -.1664488   -.0231973
    _IInd_16 |  (omitted)
    _IInd_17 |  -.2302343   .0598164    -3.85   0.000    -.3474799   -.1129888
    _IInd_18 |   .0046252   .0227402     0.20   0.839    -.0399477    .0491982
    _IInd_19 |   .0591975   .0155927     3.80   0.000     .0286344    .0897606
       _cons |   .3912109   .0336067    11.64   0.000     .3253387     .457083

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这是常发生的事，不必管它！

老师，我删除掉模型中的一个控制变量后进行回归，发现2005年出现了多重共线性，2004年又正常了，您知道这是为什么吗？

胡文倩 发表于 2017-11-30 17:54
老师，我删除掉模型中的一个控制变量后进行回归，发现2005年出现了多重共线性，2004年又正常了，您知道这是 ...

1. 请用"回复"！2. 老实说，这真的不重要（我是没什么兴趣回答，有时也很难回答），就好像你晚一点又要问 IInd 为何有共线性一样！3. 重要的事，例如要修正标准误才是值得关心的！

黃河泉 发表于 2017-11-30 18:08
1. 请用"回复"！2. 老实说，这真的不重要（我是没什么兴趣回答，有时也很难回答），就好像你晚一点又要问 ...

黄老师，有个问题想请教您。我的ols wls poolols 结果都很理想，只控制个体固定效应和只控制时间固定效应结果也理想，一旦双向固定效应结果非常不好（不显著甚至符号相反了），但是双向固定效应+IV后结果又好了，请问这个是什么原因呢？应该在论文中报告哪些结果比较合理且完整呢？谢谢老师。

外子598 发表于 2019-6-24 14:24
黄老师，有个问题想请教您。我的ols wls poolols 结果都很理想，只控制个体固定效应和只控制时间固定效应 ...

不同方法当然无法期待结果都要一样！我也很难想出原因！

黃河泉 发表于 2019-6-24 15:42
不同方法当然无法期待结果都要一样！我也很难想出原因！

黄老师您好，请教您一个问题。如果我的主要回归模型的核心解释变量本身就是一期滞后（Y i,t=X i,t-1+e i,t），那么认为如果我认为这个核心解释变量存在内生可能，是否不能再用这个核心解释变量的滞后值两期、三期甚至更多作为工具变量了？谢谢

外子598 发表于 2019-7-8 16:09
黄老师您好，请教您一个问题。如果我的主要回归模型的核心解释变量本身就是一期滞后（Y i,t=X i,t-1+e i, ...

我通常认为这不是个好主意，不然大家为什么花那么多时间与精力在想办法处理内生性呢？

黃河泉 发表于 2019-7-8 16:45
我通常认为这不是个好主意，不然大家为什么花那么多时间与精力在想办法处理内生性呢？

黄老师，有个问题还想请教您。如果我的模型为y=x1+x2+x1*x2+控制变量   我认为x1 x2都是内生变量时，并分别找到x1的工具变量z1  和   x2 的工具变量z2   ，请问做2sls时将命令写成（x1 x2 x1*x2=z1 z2 z1*z2 ）对吗？还是要写成（x1 x2 x1*x2=z1 z2 x1*z2 x2*z1 z1*z2）？或者怎么写是最正确的呢？

黃河泉 发表于 2019-7-8 16:45
我通常认为这不是个好主意，不然大家为什么花那么多时间与精力在想办法处理内生性呢？

黄老师，有个问题还想请教您。如果我的模型为y=x1+x2+x1*x2+控制变量   我认为x1 x2都是内生变量时，并分别找到x1的工具变量z1  和   x2 的工具变量z2   ，请问做2sls时将命令写成（x1 x2 x1*x2=z1 z2 z1*z2 ）对吗？还是要写成（x1 x2 x1*x2=z1 z2 x1*z2 x2*z1 z1*z2）？或者怎么写是最正确的呢？