在Stata中,你可以使用areg命令(对于非面板数据)或xtreg, fe命令(对于面板数据)来加入固定效应。如果你的数据是面板数据(即每个个体在多个时间点都有观测值),使用xtreg, fe可能更合适。 对于非面板数据(仅使用行业和年份作为固定效应): stata areg y x1 x2 x3, absorb(industry year) 这里,y是因变量,x1,...
包括混合OLS、固定效应（FE）、随机效应（RE）和最小二乘虚拟变量（LSDV）等等。
7.6万 37 05:52 App Stata做实证08【控制行业和年份效应的回归】 7.6万 47 03:51 App Stata命令reghdfe(高维固定效应回归) 16.4万 170 05:51 App Stata实现固定效应,areg、reg、reghdfe、xtreg、有区别吗? 17.3万 252 06:16 App 解决内生性(2)——固定效应模型 1.3万 0 31:56 App 【Stata】如何...
reg y x1-x5 i.id(行业) i.t(年份), vce(cluster x )或者 xtreg y x1-x5 i.id(行业) i....
根据我所了解的,reghdfe命令允许你吸收固定效应,比如行业、年份等。那么,问题来了,我是否需要将id替换为行业名称,还是直接在命令中加入行业名称呢?🤔我尝试过以下两种方法: 方法一: xtset id Year reghdfe y21 x$z, absorb(id Year行业名称) vce(robust)方法二:...
一、什么是固定效应 我们经常会往模型中加入一系列虚拟变量作为控制变量以达到控制某些特征的目的,这些虚拟变量就叫做固定效应。比如加行业固定效应、年份固定效应、地区固定效应,实则都是加入一连串的行业/年份/地区虚拟变量作为控制变量,以达到对行业/年份/地区特征的控制。
在Stata软件中,可以通过以下代码实现行业固定效应的计算: xtset industry year xtreg y x1 x2 x3, fe 其中,xtset命令用于将数据集设为面板数据集,指定panel变量为industry,时间变量为year;xtreg命令用于进行面板数据回归分析,其中fe参数表示使用固定效应模型。通过以上代码,可以得到包含行业固定效应的回归结果,进而对...
3.时点个体固定效应模型(双向效应模型):对于不同的截面(时点)、 不同的时间序列(个体) 都有不同截距模型。 模型中加入一系列虚拟变量作为控制变量以达到控制某些特征的目的,这些虚拟变量就叫做固定效应。比如加行业固定效应、年份固定效应、地区固定效应,实则都是加入一连串的行业/年份/地区虚拟变量作为控制变量,以达到...
之前讲过，固定效应有三种估计方法，Stata默认的是组内估计（Withinestimate），因此这三个R-sq里应该用第一个：within=0.02。不过也有一个“聪明”的办法来识别，即通过命令将回归结果直接导出到word，然后再看软件给出的是哪一个R-sq（导出回归结果的命令之前有提过，像outreg2以及esttab等都能很好...
reghdfe 命令适用于多维固定效应模型回归例如：控制城市-行业-年份进行回归。reghdfe可以看作是xtreg和...