楼主: SunGracee
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[面板数据求助] 双向固定效应没有F值 [推广有奖]

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大家好    我想要用双向固定效应模型做实证,但是采用命令xtreg y x i.quarter,fe r时,F()和Prob>F均没有数值,如下:
Fixed-effects (within) regression               Number of obs     =        352
Group variable: id                                   Number of groups  =         16

R-sq:                                           Obs per group:
     within  = 0.4457                                         min =         22
     between =      .                                         avg =       22.0
     overall = 0.0925                                         max =         22

                                                F(15,15)          =          .
corr(u_i, Xb)  = -0.0000                        Prob > F          =          .

                                  (Std. Err. adjusted for 16 clusters in id)


而当把命令中的稳健标准误r删掉时,就又显示了,如下:

Fixed-effects (within) regression               Number of obs     =        352
Group variable: id                            Number of groups  =         16

R-sq:                                           Obs per group:
     within  = 0.4457                                         min =         22
     between =      .                                         avg =       22.0
     overall = 0.0925                                         max =         22

                                                F(21,315)         =      12.06
corr(u_i, Xb)  = -0.0000                        Prob > F          =     0.0000


    请问这是如何导致的?此时还能够再fe后加r吗?


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关键词:固定效应 fixed-effect regression regressio Variable

沙发
statax 发表于 2019-11-27 21:57:22 |只看作者 |坛友微信交流群
  F(15,15),可能是用稳健标准误后F值已经决有意义或计算不出来了,所以无结果。
你看两个结果自由度的变化,聚类标准误显然自由度小得多。
F(21,315)         =      12.06

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SunGracee 发表于 2019-11-28 09:07:56 |只看作者 |坛友微信交流群
statax 发表于 2019-11-27 21:57
F(15,15),可能是用稳健标准误后F值已经决有意义或计算不出来了,所以无结果。
你看两个结果自由度的变化 ...
    谢谢回复!会不会是因为数据是长面板?我看stata的解释里提到:需要个体的数目大于时间的数目,而我的数据是由22个时间、16个个体构成的,所以才会导致上述结果呢?
    另如果用不了robust,难道只能用普通标准误吗?还是说有别的标准误使其更稳健呢?

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Sea.Zeng 发表于 2019-12-2 20:36:44 |只看作者 |坛友微信交流群
加了聚类稳健标准误的回归是不汇报F值的,不过你可以试试LSDV法,看一下对不同个体截距估计的显著性如何,然后做一下联合假设检验。

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