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求助用python怎么实现固定效应，我用python做出来的和stata不一致
一碗粉
9753 12
2021-09-13
原版stata分析是行业*年份固定效应，同时cluster了城市层面，我用python做出来的结果和stata不一样，mod.fit(cov_type='robust', cluster_entity=True, cluster_time=True)这一句没有效果，请问大神实际问题在哪？我的代码：

data=pd.read_stata(f)
data=data.set_index(['code','year'])

exog = sm.add_constant(data[['Fintech','Size','LEV','Growth','CapEx','PPE','Indep','GDP' ,'Population']])
fe = PanelOLS(data['Patent'], exog, entity_effects=True, time_effects=True)
fe_res = fe.fit(cov_type='robust', cluster_entity=True, cluster_time=True)
print(fe_res)

这是stata的代码：
xtset code yearxtreg Patent Fintech Size LEV Growth CapEx PPE Indep GDP Population i.year#i.industry, ///        fe vce(cluster city)est store m1



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1226407869
2021-9-16 20:10:12
初步看了一下，好像是你的固定效应不一样吧。你Stata里面控制了交叉的固定效应，而linearmodels中却没有控制 。目前还是不太建议这么干（主要是Stargazer不支持Linearmodels）。可以用import stata_setup     from pystata import stata来实现Python与Stata的交互。祝好。
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1226407869
2021-9-16 20:12:20
另外一个不建议用python的原因（可能是我个人太菜了）。我用python取滞后项都做不来。无法实现  gen var = L.another_var的操作。不知道LZ有没有好的办法？
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一碗粉
2021-9-20 09:10:36
1226407869 发表于 2021-9-16 20:10
初步看了一下，好像是你的固定效应不一样吧。你Stata里面控制了交叉的固定效应，而linearmodels中却没有控 ...
非常感谢，主要我的导师是作Python的，我们都是用python来做回归，老师给的建议是用statasmodels包，但依然解决不了固定交互项，下面是我新的代码，您可以给一些建议吗？
firm_year_fe_ols = smf.ols(formula='Patent ~Fintech + Size + LEV + Growth + CapEx + PPE + Indep + GDP + Population + C(year*industry)',data=data)
firm_year_fe_ols=firm_year_fe_ols.fit(cov_type='cluster',cov_kwds={'groups': data['city']},use_t=True)
print(firm_year_fe_ols.summary())
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一碗粉
2021-9-20 09:13:11
1226407869 发表于 2021-9-16 20:12
另外一个不建议用python的原因（可能是我个人太菜了）。我用python取滞后项都做不来。无法实现  gen var = ...
抱歉，我也不知道，我刚开始学python
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1226407869
2021-9-23 23:45:39
一碗粉 发表于 2021-9-20 09:10
非常感谢，主要我的导师是作Python的，我们都是用python来做回归，老师给的建议是用statasmodels包，但依 ...
不好意思才看到。你这个地方有一些我也不清楚。不过你可以比较一下系数先。感觉应该没有什么问题了吧。毕竟这个看着是lsdv。我对olsfit的参数不太了解。明天我看看能不能看看再回你吧。
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