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2021-06-23
考虑到所用模型为面板logit,在进行实证时采用随机效应logit,同时考虑到交互项(想要了解x1对y是否受到x2的影响,从理论上考虑到有影响,但实证不知道如何实现):
①xtlogit y x1 x2 cv _I*
②xtlogit y x1 x2 c.x1#c.x2 cv  _I*
(y为二元因变量,x1与 x2为主要解释变量,且 x1与 x2为连续型变量;cv为控制变量; _I*为地区、行业与年份控制变量)
考虑到在线性模型中,对交互项系数的解释是直接的;而在非线性模型中交互效应的统计显著性不能用交互项系数简单看.此外, 当x1与 x2一个为连续型变量,一个为虚拟变量(0 1)的时候,是否可以通过margins, dydx(c.x1) at(x2=(0 1))  predict(pu0)查看其交互效应?

连老师的文章中描述(如下图),当交互作用都是连续型变量,交互效应相当于x1与 x2的交叉导数,但不知道这个是否能在stata中实现?自己尝试过使用“inteff”,在上述②运行后使用“inteff y x1 x2 c.x1#c.x2 cv  _I*”,显示“factor variables and time-series operators not allowed”,不知道是哪儿我没理解到?
//此外,还尝试KHB检验是否存在中介效应:
①khb xtlogit y x1 || x2,c(cv _I* ),依旧无法出结果。实在是不知道在此类模型中交互项该如何去检验?




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2021-6-23 19:15:43
在这种非线性回归当中,考虑交互效应,我见过一些文章没有执着于分析系数或者是边际效应 而是在与分析显著性以及正负情况。
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2021-6-23 19:52:37
wdlbcj 发表于 2021-6-23 19:15
在这种非线性回归当中,考虑交互效应,我见过一些文章没有执着于分析系数或者是边际效应 而是在与分析显著 ...
我也不是执着于其具体的边际效应,我其实只要知道交互项的正负反映的影响方向,但是像logit等模型的交互项在回归中的系数正负是否就能直接反映其影响方向,正向或负向?从截图中的公式来看,交互项的系数正负好像并不能反映其真正的交互效应。我就是在纠结这个。
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2021-6-23 20:05:07
姜小花花 发表于 2021-6-23 19:52
我也不是执着于其具体的边际效应,我其实只要知道交互项的正负反映的影响方向,但是像logit等模型的交互项 ...
这个是可以的

logit下的系数正负也能说明影响方向  我这里用的是估计的系数 而不是odd ratio那些东西。
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2021-6-23 20:18:12
wdlbcj 发表于 2021-6-23 20:05
这个是可以的

logit下的系数正负也能说明影响方向  我这里用的是估计的系数 而不是odd ratio那些东西。 ...
我回归结果是显示系数,而非OR。若y=1,退出;0其他;那么变量x1的回归系数为正,表示x1增加了企业退出率;但是存在交互项x1*x2,交互项的回归系数正负及显著性也可以说明其影响方向吗?在线性回归中交互项的系数符号及显著性是可以直接用来解释其影响,但在logit这类模型也是可以反映吗?
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2021-6-23 20:20:52
姜小花花 发表于 2021-6-23 20:18
我回归结果是显示系数,而非OR。若y=1,退出;0其他;那么变量x1的回归系数为正,表示x1增加了企业退出率; ...
可以的吧,我记得相关文献中是这么分析的。或者你将这个理解为那种LPM 线性概率模型,基本都是一样的。
所以这种交互项也可以这么来理解
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