xtreg, fe比areg慢,因为它做了更多的工作,特别是计算用于计算固定效应间变异(sigma_u)的面板级统计量。如果对sigma_u不感兴趣,可以通过指定nosigmau选项来节省执行时间。 xtreg y x, fe absorb(a1 a2) vce(cluster id) nosigmau 如果不使用vce(cluster id)选项,xtreg, fe会报告一个检验,即所有面板效应(ui...
(最新整理)stata上机实验第五讲——面板数据的处理..2021/7/26 1 面板数据 2021/7/26 2 一些面板数据教材 •面板数据分析（美）萧政著•横截面与面板数据的经济计量分析伍德里 奇著，王忠玉译•Baltagi.EconometricAnalysisofPanel Data •最新动态可关注期刊：JournalofEconometrics 2021/7/26 3 面板数据...
sigma_u是固定效应模型估计中的个体效应的方差估计值 sigma_e随机干扰项的方差估计值 rho:rho= sigma_u 2/(sigma_u2+ sigma_e 11、2) ,是两者之间的关系(u-i)以及针对u_i显著性的联合检验统计量(f值和p值)。 corr(u_i, xb) 个体效应与解释变量的相关系数,相关系数为0或者接近于0,可以使用随机效应...
y~nt=λWy~nt+X~ntβ+u~ntu~nt=ρMu~nt+v~ntt=1,2,…,T−1 如此,固定效应和时不变的变量将会被删除,只是能得到时变变量的影响系数。 随机效应模型 对于随机效应,spxtregress,re假定cn是服从均值为0,方差为σc2的正态分布。spxtregress,re的结果会给出σc和σ,分别与/sigma_u和/sigma_e对应。
sigma_u | .0398016 sigma_e | .0492263 rho | .39531091 (fraction of variance due to u_i) --- Ftestthat all u_i=0: F(564, 7338) = 6.89 Prob > F = 0.0000 Note: c1_1: c1*I(d1<.016) c1_2: c1*I(d1>=.016) STATA 自抽样中,请等待 ... ... +---+ | ...
sigma_u | .3531224 sigma_e | .28988636 rho | .59740195 (fraction of variance due to u_i) --- F test that all u_i=0: F(4695, 23350) = 6.56 Prob > F = 0.0000 逐年匹配 这里采用Xu等(2022)的思路: Xu, L., et al. (2022).How has China's low-carboncity pilot policy influenc...
sigma_u | .35562203 sigma_e | .29068923 rho | .59946283 (fraction of variance due to u_i) --- Ftestthat all u_i=0: F(4696, 23386) = 6.65 Prob > F = 0.0000 . end ofdo-file 在上面的例子中,我们使用了因子变量。c.age#c.age, c.ttl_exp#c.ttl_exp和c.tenure#c.tenure分别是...
4 其中，(1)表示组内、组间、总体的R方，其中固定效应看组内R-sq，随机效应看总体R-sq。(2)表示个体效应与解释变量的相关系数。(3)F检验表示模型整体显著性。(4)U表示个体观测效应，sigma_u为个体效应的标准差E表示随机干扰项，u+e为所谓的混合误差，rho是指个体效应的方差占混合误差方差的比重。5 随机...
此外,输出结果还包括了随机误差项的方差(sigma_u)和固定误差项的方差(sigma_e),以及随机误差项占总方差的比例(rho)。 二、随机效应命令 2.1 命令简介 随机效应模型是一种常用的面板数据模型,它假设所有个体的截距和斜率都可以不同。在Stata中,可以使用xtreg命令来估计随机效应模型。 2.2 命令格式 xtreg dependent_...
(v_it,v_js) = 0 * 利用Pooled OLS,Within Estimator, Between Estimator* 可以估计出sigma_a2和sigma_u2,进而采用GLS或FGLS* Re估计量是Fe估计量和Be估计量的加权平均* yr_it = y_it - theta*ym_i* xr_it = x_it - theta*xm_i* theta = 1 - sigma_u / sqrt(T*sigma_a2 + sigma_u2)...