fe表示使用固定效应的估计,默认则使用re,即随机效应的估计。r表示使用聚类稳健标准误,使用选择项vce(cluster id)能得到同样的效果 reg y x1 x2 x3 i.id,vce(cluster id)//id 表示用来确定个体的变量,i.id则表示根据变量id而生成的虚拟变量,vce(cluster id)表示使用聚类的稳健标准误 混合回归与个体固定效应模...
cluster(id)是聚类稳健标准误 40)关于调节效应的一种情况:加入调节交互项后,交互项显著为负,但自变量x系数由未加入交互项的显著为正,变为了加入交互项后的显著为负,交互项已经做了中心化处理,这种情况是否可行? 答:这种情况原因有很多,这会导致这种调节效应可能说不清楚。出现上面这种情况,很可能是调节变量才是影...
多重共线性:自变量之间可能存在多重共线性问题,需要进行相应的检验和处理。 标准误的选择:在固定效应模型中,通常使用聚类稳健标准误来提高估计的准确性。可以使用vce(cluster id)选项来指定聚类变量。 希望这些信息能帮助你在Stata中有效地使用固定效应模型进行分析。如果有更多问题,欢迎随时提问!
表示外生工具变量,clusterid表示聚类标识符。 三、如何解读二阶段工具变量法的结果? 在stata面板数据中,二阶段工具变量法的结果通常包括以下几个方面: 1.第一阶段回归结果:通过ivregress命令估计得到的第一阶段回归结果可以帮助我们判断外生变量是否有效。如果外生变量与内生变量存在显著相关关系,则说明外生变量是有效...
i.year i.id 指控制的年份和时间的固定效应 在实证中控制了时间和地点 出来的是z值而不是t值 稳健性检验: 使用的是什么聚类 xtreg logy logx1 logx2 logx3 logx4 logx5 i.year i.id,vce(cluster id) 控制时间以及地区固定效应,而且使用城市聚类标准误 ...
xtreg y x, fe cluster(id) xtreg y x, fe vce(cluster id) xtreg y x, fe robust 3.2 二维聚类标准误 对标准误进行二维聚类调整,有以下几种方式: lxhuse nlswork, clear * cluster2 (Petersen-2009, RFS) // 该命令没有帮助文件,所有功能都可以用 cgmreg 和 vce2way 代替 ...
cluster(id)表示进行异方差-稳健标准误的估计。 3. xtreg命令的使用示例 下面以一个示例来说明如何使用xtreg命令进行双固定效应模型的估计。假设我们有一个面板数据集,包括因变量y、自变量x1和x2、时间变量year和个体变量id,我们希望估计y对x1和x2的影响,并控制时间固定效应和个体固定效应。可以使用以下命令进行模型...
LSDV法的stata命令为:xi: xtreg y x1 x2 x3 i.id, vce(cluster id)(xi 为增添互动项 interaction 19、 expansion,i.id 表示根据确定个体变量id生成的虚拟变量,在这里是state) (P小,则说明个体虚拟变量很显著,因此,不满足无个体效应的假设,则不能用混合回归模型。)对于固定效应模型,也可以用一阶差分法FD...
//通常id为字符串变量,那么可以用以下命令转换为数值型变量 encode id,gen(ide) //这样变量ide就以1、2、3来代表不同个体 xtreg y x1 controls,fe //个体固定效应模型命令(默认固定个体) xtreg y x1 x2 x3 i.year,fe //时间个体双固定效应模型命令(控制时间和个体) ...
其中,“c.z1##c.z2”包含了z1,z2与z1z2三项,而前缀“c.”表示将z1与z2均视为连续变量(continuous variables)。必选项“group(id2)”表示以变量id2作为聚类变量(cluster variable),以此计算聚类稳健的标准误(cluster-robust standard errors),而必选项“time(t2)”表示以变量t2作为时间变量。