1个自变量（x）是另外2个自变量的和（x1+x2），怎么估计x1和x2对y的实际影响呢？

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在简单的ols中，想看x1和x2单独对y有什么影响，应该是把x1和x2分别对y回归，还是把x1和x2一起对y回归呢？

我在文献里看到的是一起回归的居多，就是y=x1+x2+control，这种情况下，x1和x2的系数应该如何解释呢？是x1相对x2的对y的影响，还是x1对y的实际影响呢？

目前我数据检验的结果是：y=x y=x1 y=x2，单独检验的系数均显著为正。y=x1+x2,一起检验的系数x1显著为正，x2显著为负。假设则预期x x1 x2对y显著为负，有抑制的作用，或者至少有一个显著为负其他不显著也可以make sense。

举几个例子：

影子银行总规模（X）=金融机构类影子银行规模（X1）+民间融资类影子银行规模（X2）

公司负债率（X）=长期负债率（X1）+一年内到期的非流动负债率（X2）+短期负债率（X3）

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关键词：自变量 control Contro contr sense

放在一起，经济意义就是x1对y的实际影响

bca 发表于 2020-7-11 17:33
放在一起，经济意义就是x1对y的实际影响

嗯嗯，你这么一说我能理解了，完全可以把x1 x2看成两个没关系的自变量，和year dummy不一样，所以系数不是影响的相对水平，就是实际影响。
就是好困惑为啥类似的x，换了个口径，做出来的结果就是反的。

想要知道 x1, x2 对 y 之"分别"效果 (正常之情况)，就是用

1. reg y x1 x2, robust

复制代码

或许你会要考虑"交互项" (例如你上面所谈之"影子银行"例子)，

1. reg y c.x1##c.x2, robust

复制代码

就此而言，请也注意 https://bbs.pinggu.org/thread-8682385-1-1.html。