随机效应模型中的Adjusted R 2

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大家好：
      我根据课堂讲解，用课上的命令向得到ajusted R2.
      xtreg depvar indepenvars, fe robust
     local rho=`e(sigma_u)'/`e(sigma_e)'
     preserve
      xtdata depvar indepenvars, re ratio(`rho')
     reg depvar indepenvars, robust
     est store m1_xtols
     xtreg  depvar indepenvars, re robust
    est store m1_xtdata_re
   这时，m1_xtols 和 m1_xtdata_re 得到的回归系数是相同的。（这是情况1）

  但是，如果我单独用命令xtreg  depvar indepenvars, re robust ， 得到的回归系数与上述情况1不同。（这是情况2） 到底哪种情况下的回归系数更可信?
  从理论上讲，是不是情况1 和情况2 的回归系数应该相同？


谢谢指教！

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关键词：adjusted 随机效应模型 adjust 随机效应 just 模型 效应 随机 adjusted

*-----------------------------------------------------------------

* Q: http://www.pinggu.org/bbs/thread-940698-1-1.html
* Q: http://www.pinggu.org/bbs/thread-957723-1-1.html

*-Panel adj-R2

  *-7.2.4.2 RE 转换
  * xtdata varlist, re ratio(rho) 可以产生如下变换效果
   
    * y[it]  = x[it]*b + u_i + v[it]
    * ym[it] = y[it] - rho*ym[it]  
    * rho = sigma_u / sigma_v
   
    use http://www.stata-press.com/data/r11/invest2.dta, clear
    xtreg invest market stock, fe
    local rho = `e(sigma_u)' / `e(sigma_e)'
  
  preserve   // 备份数据，防止因为执行 xtdata 而发生改变
    xtdata invest market stock, re ratio(`rho')
                                        // 去除随机效应，数据发生的改变
    reg invest market stock         // 对变换后的数据执行 OLS 估计
        est store xtdata_ols            
        xtreg invest market stock, re   // 对变换后的数据执行 RE 估计
        // 这里的结果与 OLS 结果完全相同，因为随机效应已经通过 xtdata 去掉了
    est store xtdata_re
  restore
  
        xtreg invest market stock, re   // 对原始数据执行 RE 估计
    est store xtreg_re
        // 这里的系数估计值与上述两个模型完全相同，但 t 值有所差异，
        // 这主要是因为 xtdata 变换所致，当然，差异很小
        
  *-结果比较        
        esttab xtdata_ols xtdata_re xtreg_re, s(r2 r2_o r2_a) nogap
        
  *-结论：可以报告 “xtreg_re” 的系数估计值，但 adj-R2 采用 xtdata_OLS 中得到的结果

*-----------------------------------------------------------------


结果：

2# arlionn

连老师:
        我用另外的数据重复了上述的回归,发现xtdata_ols 和xtdata_re 的回归系数相同,但是xtreg_re 的回归系数和前面两个都不同.
        请问为什么用其他的数据会得到不同的结论呢? (所有命令和您的完全一样)


谢谢 !

3# Brook1114

期待解决的问题!!!!