LSDV方法的Stata命令是reg i.id i.year,其中,id是个体变量,year是时间变量,reg命令对数据格式没有要求,因而使用起来更为灵活,只是会生成一大长串虚拟变量估计结果。 . reg y x1 x2 x3 i.province i.year, vce(cluster province) 第二种:areg areg命令是对reg命令的改进和优化,其对数据结构也没有要求。有...
1. 基础线性回归 普通最小二乘法(OLS) regress y x1 x2 x3// 基本OLS回归reg y x1 x2, vce(robust)// 使用稳健标准误reg y x1 x2 i.group// 加入分类变量(虚拟变量) 2. 分类因变量回归 二分类因变量(Binary Outcome) Logistic回归: logit y x1 x2// 输出...
```stata reghdfe y x1 c1 c2 c3 if abnormal != 1, absorb(Code Year ind) vce(robust) ```3️⃣ 添加遗漏变量 📋 通过参考相关文献,添加可能遗漏的重要变量,如c4和c5,以完善模型并提高稳健性。```stata reghdfe y x c1 c2 c3 c4 c5 if abnormal != 1, absorb(Code Year ind) vce(rob...
当因变量Y是连续变量时,可以使用普通最小二乘法(OLS)进行回归分析。基础的reg命令可以处理简单的线性回归,而reghdfe命令则适用于处理复杂的固定效应模型。例如: reg Y X1 X2 X3, r // 基础线性回归,加入robust选项以调整异方差 reghdfe Y X1 X2 X3, absorb(FE1 FE2) vce(r) // 固定效应回归,吸收多个...
vce(robust)表示稳健型标准误 可使用 firstfirst 选项报告 2SLS 中第一阶段的回归结果 small表示小样本下的自由度调整 案例应用 工具变量法:Stata操作及应用 (qq.com) 面板工具变量法学习手册(固定效应与随机效应方法、过度识别检验、预测等) (qq.com) ...
加入“robust”选项处理异方差问题,在截面数据分析时尤为重要。若使用“vce(cluster id)”处理面板数据,需确保分组变量合理。有个真实案例:某研究生分析企业创新数据时未使用聚类标准误,导致显著性水平被高估,最终结论被导师推翻。 结果的正确解读需要批判性思维。比如系数正负是否符合经济理论?某次实证中,教育年限对...
reg price mpg weight, vce(robust) 稳健性检验时需要注意的事项和常见问题 合理选择检验方法:根据数据的特征和研究目的选择合适的稳健性检验方法。 注意结果的解释:稳健性检验的结果应谨慎解释,避免过度解读或误导性结论。 考虑多重共线性:在进行稳健性检验时,应注意变量之间的多重共线性问题,以免影响模型结果的准...
reg y x ,vce(robust) 聚类稳健标准误则是针对时间序列数据或者面板数据这类存在异方差且存在自相关的数据。使用的stata命令为 reg y x ,vce(cluster id) 通常聚类到高层次上面,即id是更加高层次的数据,相对于行业来说国家属于高层次,相对于企业来说行业属于高层次。
Robust regression (Stata 指令rreg) 主要是看 outlier (離群值) 的影響,因為你不想要 outlier 影響到你對 coefficients 的估計。 詳情可看 ucla 網站的介紹:http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/dae/rreg.htm 另外一個會用到 robust 的是 regression 裡面的 robust 選項,語法像是:reg DV IV, vce(robust...
*普通最小二乘法 reg lw s expr tenure rns smsa i.year iq,robustest store ols*工具变量法ivreg2 lw s expr tenure rns smsa i.year (iq=med kww age mrt), robustest store iv结果为:同时展现并对其进行对比,代码为: *输出回归结果help esttabesttab ols iv, se r2 star(* 0.1 ** 0.05 ***...