对应的 Stata 命令为:xtreg y x1 x2 i.year, fe robust。注意:若仅关注系数估计值和其标准误,该命令等价于xtreg y x1 x2 i.year, vce(cluster id)以及reg y x1 x2 i.id i.year, vce(cluster id)。换言之,xtreg, fe robust中的robust选项本身就是在公司层面上聚类调整后的异方差稳健性标准误。 ...
在Stata中,实现聚类稳健标准误的主要命令包括reg、xtreg等,配合相应的选项如robust、vce(cluster clusterid)或fevce(cluster clusterid)等。 2. 命令的详细语法和参数解释 reg y x, vce(cluster clusterid):对截面数据进行回归,并计算以clusterid为聚类变量的聚类稳健标准误。 xtreg y x, fe vce(cluster cluster...
好像不能同时使用vce 和cluster,只能使用cluster或者vce(robust) ,二者都是计算聚类稳健的标准误,从而消除异方差对估计系数标准误造成的偏误。cluster(var) 是按var聚类计算标准误,考虑了组内相关,而 vce (cluster var)是考虑了组内相关的稳健标准误。
好像不能同时使用vce 和cluster,只能使用cluster或者vce(robust) ,二者都是计算聚类稳健的标准误,从而消除异方差对估计系数标准误造成的偏误。cluster(var) 是按var聚类计算标准误,考虑了组内相关,而 vce (cluster var)是考虑了组内相关的稳健标准误。 如果您在计量学习和实证研究中遇到问题,有三条途径可以到达我们...
在Stata的线性回归命令中,选项vce(vcetype)声明标准误类型,它包括渐进理论得到的标准误(ols),异方差稳健标准误(robust),聚类标准误(cluster clustervallist),bootstrap或jackknife的标准误(bootstrap,jackknife)。 vce(ols)是默认选项,ols回归的标准方差估计量; ...
year, fe robust 从图片中可以看出,系数估计相同,标准差也不同。默认回归是普通标准差,要求数据满足“同方差”;添加r,也就是robust后是稳健标准差,是为了解决数据“异方差”;添加vce(cluster company)是聚类稳健标准差,是为了解决数据“异方差+内部自相关”。 详细可参考如下回答: 四、机制检验 1、机制检验在...
对于面板数据模型而言,STATA在计算所谓的“robust”标准误时,是以个体为单位调整标准误的。因此,我们得到的“robust”标准误其实是同时调整了异方差和序列相关后的标准误。换言之,上述结果与设定vce(cluster)选项的结果完全相同。 4、截面相关检验 原假设:截面之间不存在着相关性...
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...
SE/Robust vce(vcetype) vcetype may be conventional, robust, cluster clustvar, bootstrap, or jackknife 一般是用来产生稳健标准误的 常见是这样使用，vce(cluster，id)，id是截面识别符
加vce(cluster var)看看 如果不行，就先对数据做混合OLS，检验异方差，按照常规消除异方差方法进行处理...