在Stata中,稳健标准误(Robust Standard Errors)是一种处理异方差问题的方法,能够提供更可靠的统计推断。下面是对稳健标准误的详细解释、作用、计算方法及示例代码。 1. 什么是稳健标准误 稳健标准误,也称为异方差稳健标准误(Heteroskedasticity-Robust Standard Errors),是在回归分析中用于处理异方差问题的一种方法。在...
多应用于横截面数据,横截面数据有多个不同个体,通常都存在异方差问题,因此对于横截面数据我们一般都会使用异方差稳健的标准误。 1.3、聚类稳健标准误(Cluster-RobustStandard Errors) 聚类稳健的标准误比异方差稳健的标准误要求更为严格,其在推导过程中也没有用到同方差假定,所以聚类稳健标准误都是异方差稳健的。 多...
Stata稳健标准误指令。 在Stata中,稳健标准误是进行回归分析时常常会用到的一种方法,它能够有效地处理因变量方差不齐的问题,提高了回归分析的准确性和稳定性。在本文中,我们将重点介绍Stata中的稳健标准误指令,帮助大家更好地理解和应用这一方法。 一、稳健标准误的概念。 稳健标准误(Robust standard errors)是一种...
1. 稳健标准误:使用稳健标准误(robust standard errors)来调整标准误。在Stata中,可以在`regress`命令后添加`robust`选项。 ```stata regress y x1 x2 x3, robust ``` 2. 数据转换:例如对因变量或自变量进行对数转换。 3.加权最小二乘法(WLS):如果你知道误差方差的某种形式,可以使用WLS。 使用稳健标准误是...
(1)Huber-White Robust Standard Errors HC1, 其基本命令是: reg var1 var2 var3, robust White(1980)证明了这种方法得到的标准误是渐进可用(asymptotically valid)的。这种方法的优点是简单,而且需要的信息少,在各种情况下都通用。缺点是损失了一些...
原文信息:Fernando Frios-Avila,2023:"Linear Regressions, OLS and Standard Errors" 一、引言 线性回归(LR)是经验研究中最常用的工具。我们有许多方法可以估计感兴趣的参数,最常用的是普通最小二乘(OLS)。在一些假设之下,当保持其它因素不变时,OLS可以得到因变量X对结果变量Y的无偏、一致估计量。OLS的优势在于易...
(1)Huber-White Robust Standard Errors HC1, 其基本命令是: reg var1 var2 var3, robust White(1980)证明了这种方法得到的标准误是渐进可用(asymptotically valid)的。这种方法的优点是简单,而且需要的信息少,在各种情况下都通用。缺点是损失了一些效率。这种方法在我们日常的实证研究中是最经常使用。
由于DID本质上为面板数据的双向固定效应模型,故一般使用聚类稳健标准误(cluster-robust standard errors)进行统计推断。然而,若聚类数目太小,则会导致偏差;因为大样本理论要求聚类数目足够大,才能保证估计量的标准误收敛到真实的标准误。 Stata 17的DID官方命令xtdidregress提供了在聚类数目较小情况下估计标准误的两种替代...
* Means and Standard Errors are estimated by linear regression **Robust Std. Errors **Inference: *** p<0.01; ** p<0.05; * p<0.1 *---result.over--- 3.2.2、DID with covariates带协变量的估计diff fte, t(treated) p(t) cov(bk kfc roys) diff...
vce(robust) 和vce(cluster): 前者适用于异方差且观测值之间独立情况(heteroscedasticity-consistent standard errors);后者 适用于异方差且允许观测值组内相关。例如cluster(group) 的含义是:假设干扰项在 group 之间不相关,而在 group 内部存在相关性。 若 group 代表行业类别,则表示行业间的公司所面临的随机干扰不...