三种检验 组间回归系数差异的方法

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下面我们介绍三种检验组间系数差异的方法：

这里主要介绍方法2：似无相关模型（seemingly unrelated regression）

在 stata 中执行步骤为：

数据准备：

1. sysuse "nlsw88.dta", clear
   
2.   gen agesq = age*age
   
3. *-分组虚拟变量
   
4.   drop if race==3
   
5.   gen black = 2.race
   
6.   tab black
   
7. *-删除缺漏值
   
8.   global xx "ttl_exp married south hours tenure age* i.industry"
   
9.   reg wage $xx i.race
   
10.   keep if e(sample)   
    
11. *-分组回归
    
12.   global xx "ttl_exp married south hours tenure age* i.industry"
    
13. *-Step1: 分别针对两个样本组执行估计
    
14.   reg wage $xx if black==0
    
15.   est store w  //white
    
16.   reg wage $xx if black==1
    
17.   est store b  //black
    
18. *-Step 2: SUR
    
19.   suest w b
    
20. *-Step 3: 检验系数差异
    
21.   test [w_mean]ttl_exp = [b_mean]ttl_exp
    
22.   test [w_mean]married = [b_mean]married  
    
23.   test [w_mean]south = [b_mean]south

复制代码

注意：面板数据的处理方法

- suest - 不支持 -xtreg- 命令，因此无法直接将该方法直接应用于面板数据模型，如 FE 或 RE。此时，可以预先手动去除个体效应，继而对变换后的数据执行 OLS 估计，步骤如下：

• step 1： 对于固定效应模型而言，可以使用 - center - 或 - xtdata - 命令去除个体效应；对于随机效应模型而言，可以使用 - xtdata - 命令去除个体效应。
• step 2：按照截面数据的方法对处理后的数据进行分组估计，并执行 suest 估计和组间系数检验。
• 
  

1. *-SUEST test for panel data
   
2.   *-数据概况
   
3.         webuse "nlswork", clear
   
4.         xtset idcode year
   
5.         xtdes
   
6.   *-对核心变量执行组内去心：去除个体效应
   
7.         help center   //外部命令, 下载命令为 ssc install center, replace
   
8.         local y "ln_wage"
   
9.         local x "hours tenure ttl_exp south"
   
10.         bysort id: center `y', prefix(cy_)   //组内去心
    
11.         bysort id: center `x', prefix(cx_)         
    
12.   *-分组回归分析        
    
13.         reg cy_* cx_* i.year if collgrad==0  // 非大学组
    
14.         est store Yes
    
15.         reg cy_* cx_* i.year if collgrad==1  //   大学组
    
16.         est store No
    
17.   *-列示分组估计结果        
    
18.         esttab Yes No, nogap mtitle(Yes_Coll No_Coll) ///
    
19.                    star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) s(r2 N)               
    
20.   *-似无相关估计        
    
21.         suest Yes No
    
22.   *-组间差异检验        
    
23.         test [Yes_mean]cx_ttl_exp = [No_mean]cx_ttl_exp
    
24.         test [Yes_mean]cx_hours = [No_mean]cx_hours

复制代码

ref: https://zhuanlan.zhihu.com/p/28502370

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关键词：面板数据模型 随机效应模型 分组回归分析 固定效应模型 数据的处理

请问该方法适用于IV估计吗？我对于IV估计的结果比较时发现这种方法并不可行呢？

如果基于公司层面聚类
reg y x control if foreign==1 , cluster(code)
reg y x control if foreign==2 , cluster(code)
要怎么做x前面的系数组间差异检验呢

张楚岚 发表于 2021-2-23 00:11
如果基于公司层面聚类
reg y x control if foreign==1 , cluster(code)
reg y x control if foreign==2  ...

公司层面聚类不能这样子放进去，要手动去除个体效应，可以使用 - center - 命令去除个体效应

如果有三组方程，似无相关检验可以用吗

张楚岚 发表于 2021-2-23 00:11
如果基于公司层面聚类
reg y x control if foreign==1 , cluster(code)
reg y x control if foreign==2  ...

您好，请问解决了嘛，遇到了同样的问题~

Luckyyyyyyyy 发表于 2022-3-20 18:14
您好，请问解决了嘛，遇到了同样的问题~

您好，请问解决了吗？

城南123 发表于 2021-10-31 12:50
如果有三组方程，似无相关检验可以用吗

可以。

检验不同组间的回归系数差异是统计分析中常见的需求，特别是在进行多元线性回归时。以下是三种常用的方法：

### 1. 模型约束测试（如F-Test）

这种方法通常在联合假设下进行，即检查所有感兴趣的系数是否相等。例如，在两个模型中，可以检验系数β_1 是否等于 β_2。

### 2. 似无相关回归 (SUR) 方法

似无相关回归是一种允许你同时估计多个方程的方法，并考虑它们可能存在的协变关系。在 Stata 中使用 SUR 方法的步骤如下：

#### 数据准备
- 加载或使用数据集：`sysuse "nlsw88.dta", clear`
- 创建年龄平方项：`gen agesq = age*age`
- 剔除非关注群体的数据：`drop if race==3`
- 生成分组虚拟变量：`gen black = (race == 2)`

#### 分组回归
- 定义解释变量列表：`global xx "ttl_exp married south hours tenure age agesq i.industry"`
- 对两个不同种族进行回归分析：
    - `reg wage $xx if black==0`
        - 然后使用`est store w`保存模型结果（白人群体）
    - `reg wage $xx if black==1`
        - 使用`est store b`保存模型结果（黑人群体）

#### SUR 方法执行
- Stata 中的 `suest` 命令允许你对存储的估计量进行联合分析，包括检验系数差异。
    - `suest w b`
    - 然后使用 `test [w_mean]_cons = [b_mean]_cons` 来测试常数项是否相等（这里的 _cons 可以替换成你感兴趣的具体变量名称）

### 3. 模型交互检验

在单一回归模型中加入组别与解释变量的交互项，通过检验交互项系数是否为0来判断不同组间相同解释变量的效应是否有显著差异。例如，在回归方程中添加 `black##c.age` 来测试年龄对工资的影响在白人和黑人之间是否有差异。

每种方法都有其适用场景和假设条件，请根据具体研究需求选择最合适的检验方式。

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