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楼主: nenulisen
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[面板数据求助] 对标准误进行聚类分析 [推广有奖]

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nenulisen 发表于 2019-4-8 22:53:17 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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请问,面板数据个体固定效应模型如何对标准误进行聚类修正,命令是什么样的,十分感谢
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关键词:个体固定效应模型 个体固定效应 固定效应模型 面板数据 效应模型

黃河泉 在职认证  发表于 2019-4-9 06:23:20 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
就是
  1. xtreg y x1 x2 ..., fe robust
复制代码

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nenulisen 发表于 2019-4-9 09:06:35 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
请问这个命令和cluster(id)那个是一样的作用吗

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cct25 在职认证  发表于 2019-4-11 10:10:52 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
nenulisen 发表于 2019-4-9 09:06
请问这个命令和cluster(id)那个是一样的作用吗
回归命令后加“r”表示使用聚类稳健标准误。如果用“vce(cluster id)”,效果一样

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nenulisen 发表于 2019-4-18 14:37:11 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
cct25 发表于 2019-4-11 10:10
回归命令后加“r”表示使用聚类稳健标准误。如果用“vce(cluster id)”,效果一样
谢谢您的帮助

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nenulisen 发表于 2019-4-18 14:37:12 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
cct25 发表于 2019-4-11 10:10
回归命令后加“r”表示使用聚类稳健标准误。如果用“vce(cluster id)”,效果一样
谢谢您的帮助

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金融小工 发表于 2019-10-15 11:33:44 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
为什么呢?是不是加了r,就意味着已经对公司层面做了标准误的聚类分析吗

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天南水北 发表于 2019-10-15 15:14:28 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
金融小工 发表于 2019-10-15 11:33
为什么呢?是不是加了r,就意味着已经对公司层面做了标准误的聚类分析吗
在这个命令里,r就是聚类标准误的意思。
聚类分析是机器学习的东西吧。跟这个没关系。

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黃河泉 在职认证  发表于 2019-10-16 10:40:48 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
金融小工 发表于 2019-10-15 11:33
为什么呢?是不是加了r,就意味着已经对公司层面做了标准误的聚类分析吗
是的,请看看
  1. webuse grunfeld, clear
  2. xtset company year
  3. xtreg invest mvalue kstock, fe vce(robust)
  4. xtreg invest mvalue kstock, fe vce(cl company)
复制代码
结果是一样的:
  1. . xtreg invest mvalue kstock, fe vce(robust)

  2. Fixed-effects (within) regression               Number of obs     =        200
  3. Group variable: company                         Number of groups  =         10

  4. R-sq:                                           Obs per group:
  5.      within  = 0.7668                                         min =         20
  6.      between = 0.8194                                         avg =       20.0
  7.      overall = 0.8060                                         max =         20

  8.                                                 F(2,9)            =      28.31
  9. corr(u_i, Xb)  = -0.1517                        Prob > F          =     0.0001

  10.                                (Std. Err. adjusted for 10 clusters in company)
  11. ------------------------------------------------------------------------------
  12.              |               Robust
  13.       invest |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
  14. -------------+----------------------------------------------------------------
  15.       mvalue |   .1101238   .0151945     7.25   0.000     .0757515    .1444961
  16.       kstock |   .3100653   .0527518     5.88   0.000     .1907325    .4293981
  17.        _cons |  -58.74393   27.60286    -2.13   0.062    -121.1859    3.698079
  18. -------------+----------------------------------------------------------------
  19.      sigma_u |  85.732501
  20.      sigma_e |  52.767964
  21.          rho |  .72525012   (fraction of variance due to u_i)
  22. ------------------------------------------------------------------------------

  23. . xtreg invest mvalue kstock, fe vce(cl company)

  24. Fixed-effects (within) regression               Number of obs     =        200
  25. Group variable: company                         Number of groups  =         10

  26. R-sq:                                           Obs per group:
  27.      within  = 0.7668                                         min =         20
  28.      between = 0.8194                                         avg =       20.0
  29.      overall = 0.8060                                         max =         20

  30.                                                 F(2,9)            =      28.31
  31. corr(u_i, Xb)  = -0.1517                        Prob > F          =     0.0001

  32.                                (Std. Err. adjusted for 10 clusters in company)
  33. ------------------------------------------------------------------------------
  34.              |               Robust
  35.       invest |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
  36. -------------+----------------------------------------------------------------
  37.       mvalue |   .1101238   .0151945     7.25   0.000     .0757515    .1444961
  38.       kstock |   .3100653   .0527518     5.88   0.000     .1907325    .4293981
  39.        _cons |  -58.74393   27.60286    -2.13   0.062    -121.1859    3.698079
  40. -------------+----------------------------------------------------------------
  41.      sigma_u |  85.732501
  42.      sigma_e |  52.767964
  43.          rho |  .72525012   (fraction of variance due to u_i)
  44. ------------------------------------------------------------------------------
复制代码

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金融小工 发表于 2019-12-18 16:15:46 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
黃河泉 发表于 2019-10-16 10:40
是的,请看看结果是一样的:
非常感谢你

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