控制时间和行业效应的回归模型，是否一定要用面板数据。

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会计计量小白，在线求助。我使用的样本不是以上市公司为单位的，而是一个个事件为样本单位的，有可能一家企业在某一年有几起事件，因此在xtset id year的时候，就设定不了面板数据，因为上市公司代码id和year不能唯一确定一条数据。我也发觉我这不太是什么面板数据，每条数据都是一个个体，每个个体都带了一个“该事件发生年度”的时间变量，因为想着应该控制时间效应，所以认为应该在回归的时候加上这个变量。      但接下来的问题就是，不知道模型的特征，应该选择什么回归方法和命令。看了很多资料，说是要先确定是固定效应、随机效应还是混合效应。但这个验证的过程就要通过设定面板数据，进行 xtreg y x1 x2 x3....，fe的检验。我的样本又不允许进行这样的面板数据设定，所以没有办法确定选择回归的模型。
     综上，请各位大佬踹一脚小弟，实在是太菜了，弄不懂数据类型和回归模型如何匹配。具体问题是：1.我这样的样本还算是面板数据吗？ 2.怎么选择适合我样本回归的模型？是否只有当确定了是面板数据，采用进一步去考虑它是固定效应、随机效应还是混合ols？要不是面板数据，就不用考虑这三个模型的适用性了？ 3.一般的回归就是reg这个命令，再加控制时间和行业效应的i.year i.industry命令即可吗。

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答案是

1. 3.一般的回归就是reg这个命令，再加控制时间和行业效应的i.year i.industry命令即可吗

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黃河泉 发表于 2020-3-21 09:11
答案是

感谢黄老师解答我的问题！  也就是说，我的数据类型不是面板数据，也就不要在套用设定面板数据了，也不需要再考虑是什么固定、随机、混合的适用情况了。 这就是一个一般回归的问题，用reg即可。reg代表的并且就是最小二乘法？ 可以这样理解吗。

黃河泉 发表于 2020-3-21 09:11
答案是

追加一个疑问，我一直认为：不同的研究使用的数据类型不同，应该根据数据类型的特点选择合适的回归方法。我搞不懂的是：我的数据是面板还是截面？进而该选择何种回归方法？。我知道的是：如果是面板数据，那就应进行一系列检验，确定是何种效应。
又想了想黄老师给的回复，是否一些特殊的数据类型（就像我这个数据）无法准确划分是面板还是截面，就直接用reg回归即可？reg是比较普遍的一种回归方法，但若reg回归结果并不显著，接下来该如何考虑，选择合适的回归方法？【当然排除数据处理不到位导致回归结果不显著的可能性】

TTiffany 发表于 2020-3-21 15:43
感谢黄老师解答我的问题！  也就是说，我的数据类型不是面板数据，也就不要在套用设定面板数据了，也不需 ...

此亦可视为是一种 FE，只是他是控制产业，而非一般之公司固定效果。

TTiffany 发表于 2020-3-21 16:14
追加一个疑问，我一直认为：不同的研究使用的数据类型不同，应该根据数据类型的特点选择合适的回归方法。 ...

你的就是面板资料！

黃河泉 发表于 2020-3-21 17:27
此亦可视为是一种 FE，只是他是控制产业，而非一般之公司固定效果。

谢谢老师！我懂了，reg y x i.year i.industry基本上 等同于设定面板数据后的fe效应。 只不过这种方法，可以用于像我这种难以设定为面板的数据，但却仍可以实现固定效应：控制时间和行业效应。

TTiffany 发表于 2020-3-21 17:31
谢谢老师！我懂了，reg y x i.year i.industry基本上 等同于设定面板数据后的fe效应。 只不过这种方法，可 ...

差不多！