时间固定效应和个体固定效应的选择_互助问答第80期: 面板数据模型之交互固定效应...
您好:请问,如果有平衡面板数据的话,什么时候加“个体固定效应”、“地区固定效应”、“时间固定效应”呢?什么时候又要加“个体乘以时间的固定效应”、“个体乘以地区的固定效应”、“时间乘以地区的固定效应”以及“个体乘以时间乘以地区的固定效应”呢?弄不明白,这个问题相信很多实证分析的论文都会遇到。希望能够得到回答!谢谢!传统的面板数据模型仅仅考虑的是二维累加效应,也就是时间效应和个体效应的叠加,以揭示样本
您好:请问,如果有平衡面板数据的话,什么时候加“个体固定效应”、“地区固定效应”、“时间固定效应”呢?什么时候又要加“个体乘以时间的固定效应”、“个体乘以地区的固定效应”、“时间乘以地区的固定效应”以及“个体乘以时间乘以地区的固定效应”呢?弄不明白,这个问题相信很多实证分析的论文都会遇到。希望能够得到回答!谢谢!
传统的面板数据模型仅仅考虑的是二维累加效应,也就是时间效应和个体效应的叠加,以揭示样本中不随个体变化的时间差异和不随时间变化的个体差异。白聚山老师(2009)在线性面板数据中引入了个体差异和时间差异的交互效应,借以反映共同因素对不同个体的效应差异。详见Bai, Jushan. Panel data models with interactive fixed effects. (2009) Econometrica.(链接:https://pan.baidu.com/s/1E8hu7MfsYFcbma5Se8pIbQ
提取码:yzsb)
顺便提一句,白聚山老师的主要贡献体现在对于微观计量经济学和理论计量经济学的改进上,同时也包括计量经济学与经济理论的结合上,他提出优化的时间序列计量经济学很有意义。
交互固定效应stata命令:regife
help regife
reghdfe -- Linear models with interactive fixed effects
Syntax
regife depvar [indepvars] [if] [in] [weight] , factors(idvar timevar, dimensionint) [options]
webuse nlswork,clear //导入数据
keep if id <= 100 //由于样本比较多,只使用id小于100的样本,提高运算速度
qui: xtreg ln_w tenure ,fe //只考虑地区固定效应
est store idfe
qui:xtreg ln_w tenure i.year,fe
//考虑时间和地区固定效应
est store idyearfe
qui: regife ln_w tenure, a(id year) f(id year, 1)
//考虑时间、地区固定和一维交互效应
est store idyearinterfe
esttab idfe idyearfe idyearinterfe ,drop(*.year) nogap //结果输入
从上述结果可以看出,考虑了固定效应越多,系数的值越来越小,显著性越来越小,说明tenure也受到时间、地区,以及时间和地区交互效应影响的。
(欢迎转发,欢迎分享;转载请注明出处,引用和合作请留言。本文作者拥有所有版权,原创文章最早发表于“论文导向计量实证社区”。任何侵权行为将面临追责!)
学术指导:张晓峒老师
本期解答人:谢杰老师
统筹:易仰楠
编辑:李光勤
技术:林毅
魔乐社区(Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区,提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务,为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作,由全产业链共同建设、共同运营、共同享有,推动国产AI生态繁荣发展。
更多推荐


所有评论(0)