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stata虚拟变量生成步骤
stata
固定效应后面要加r吗
答:
不需要。文中常说的控制行业、年度、省级等等的固定效应,指的是在回归中加入相应
虚拟变量
,加入虚拟变量改变的是回归的系数值,而在回归中加入r或vce改变的是标准误。如果数据存在异方差问题,那么就要在回归中加入r。
Stata
平行趋势检验结果怎么解读?
答:
事件分析法通过引入时间
虚拟变量
,如政策实施时间,通过代码一和二进行精细分析。尽管两种方法结果一致,但代码二通过图形方式展示了平行趋势的检验
过程
,如图2所示。回归模型中,xtreg揭示了创业活跃度与政策变量之间的关系:在政策实施前,处理组与对照组的创业活跃度并无显著差异,但政策实施后,试点城市在3...
控制行业固定效应时,某一行业
虚拟变量
被omitt掉是只这一行业被从样本...
答:
因为其他变量可能已经包含了该行业的关键信息。 重要的是要理解,这种处理方式是统计方法的一种策略,而非对样本的物理排除。在做出决定时,分析人员会权衡各种因素,以确保模型的准确性和有效性。因此,行业
虚拟变量
被剔除并非意味着它被从样本中“除去了”,而是采取了更为精细的模型构建
步骤
。
stata
工具
变量
回归为什么不能控制行业固定效应
答:
因为这些命令的ado文件里没有编入fe的功能。机理上fe是可行的,可以
生成
个体
虚拟变量
再加入回归中,就可以达到fe的效果,同样地可以再生成时间虚拟变量。也加入回归中,就成了双向固定效应模型,这样对异质性的控制最为严格。
stata
面板数据——固定效应模型与随机效应模型
答:
深入探索Stata面板数据分析的世界,让我们一起揭示固定效应与随机效应模型的奥秘。一、双向固定效应模型解析在
Stata中
运行双向固定效应模型后,结果包含关键统计信息,如系数、标准误、t值和p值。理解这些指标至关重要:固定效应模型的截距,作为
虚拟变量
,代表未纳入模型的平均时间效应和个人效应。解释时需注意...
stata中
01
变量
怎么分析
答:
类似于分组回归。
哑变量
交乘类似于分组回归,交乘项系数就是组间方程斜率差异,交乘一般不对
虚拟变量
中心化,交乘不应该忽略主效应项,交乘使用的是整个样本,使得组间系数可以直接比较,相对于分组,可以显示更多整体细节。
短面板(n大而T小)的
stata
命令学习总结
答:
若发现个体效应显著,可能需要双向固定效应`xtreg y x1 x2 x3 i.year, fe r`,并进一步检验年度
虚拟变量
的联合显著性。对于随机效应,当确认存在个体效应后,可使用`FGLS: xtreg y x1 x2 x3, re r theta`,`xttest0`或`xtreg y x1 x2 x3, mle nolog`进行LM或MLE检验。在FE和RE模型选择上...
截面数据模型的
stata
命令和面板数据一样吗
答:
不一样面板数据模型有以下几个优点:第一,Panel Data 模型可以通过设置
虚拟变量
对个别差异(非观测效应)进行控制;第二,Panel Data 模型通过对不同横截面单元不同时间观察值的结合,增加了自由度,减少了解释变量之间的共线性,从而改进了估计结果的有效性;第三,Panel Data模型是对同一截面单元集的重复观察, ...
计量
虚拟变量
内生性问题怎么解决
答:
在过度识别(工具
变量
个数>内生变量个数)的情况下,则可进行过度识别检验(Overidentification Test),检验原假设所有工具变量都是外生的。如果拒绝该原假设,则认为至少某个变量不是外生的,即与扰动项相关。OH Sargan统计量,
Stata
命令:estat overid GMM
过程
在Stata输入以下命令,就可以进行对面板...
Stata 中
如何做个体、时间和双向固定效应
答:
omitted)问题。同样的,模型中也不需要加入处理期
虚拟变量
,因为模型中加入了时间固定效应,包含更多的信息,是控制了每一期的时间效应,而处理期虚拟变量仅控制了处理期前后的时间效应,若二者同时加入会
产生
多重共线性问题[4]。以上内容来源于科研
过程
中查阅资料和实践的总结,如有错误还请批评指正!
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