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2021-10-08
大神们,小白请问大家回归连续变量的交互项一般都用什么模型?
还有需不需要控制个体和时间效应呀?
试着用reg回归了一下,交互变量不显著应该怎么处理呢?
感谢感谢
我用得如下语句:
reg LD fintech  GDP M2  INF LNA LIQ CI c.fintech#c.LNA 目的是看银行规模会不会影响金融科技对银行的负面影响
QQ浏览器截图20211008223355.png
我还用了这样的语句:
reg LD fintech  GDP M2  INF LNA LIQ CI c.fintech#c.LNA ,robust
xtreg LD fintech  GDP M2  INF LNA LIQ CI c.fintech#c.LNA
xtreg LD fintech  GDP M2  INF LNA LIQ CI c.fintech#c.LNA i.year i.number, robust
xtreg LD fintech  GDP M2  INF LNA LIQ CI c.fintech#c.LNA i.year i.number, fe robust
都不行
请大神指点一下吧,感谢感谢!!!
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全部回复
2021-10-9 16:57:25
1. 分析交互项影响时,使用你这样的命令就可以,两个变量乘在一起
2. 需要控制时间效应与固定效应
3. 看你的回归结果倒不是交互项的问题,而是你所有的变量都不显著
4. 我也做银行的研究,关于金融科技的测度可能要多考虑,
5. 考虑滞后的影响
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2021-10-9 21:17:01
wdlbcj 发表于 2021-10-9 16:57
1. 分析交互项影响时,使用你这样的命令就可以,两个变量乘在一起
2. 需要控制时间效应与固定效应
3. 看 ...
非常感谢您的回复!
我用的金融科技不是文本挖掘法建立的,使用的北大数字普惠金融指数替代的,可能合理性不是太强
用固定效应的时候,可以固定年份,银行个体效应都被 omitted了,没有效果
目前通过增加一个控制变量使得交互项变得显著了,您能帮忙看下这样行吗,还需要额外做什么检验吗
还想请教您一下:关于交互变量的解释我这样是不是对的呢:我的模型是核心解释变量的系数为负值,越小越好,那交互效应的估计系数如果为正,是不是说明随着调节变量的增加,核心解释变量对被解释变量的效果越差
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2021-10-10 01:11:41
wdlbcj 发表于 2021-10-9 16:57
1. 分析交互项影响时,使用你这样的命令就可以,两个变量乘在一起
2. 需要控制时间效应与固定效应
3. 看 ...
微信图片_20211009210820.png
您好,回归结果是这张
调完发现其他变量也是都不显著了,这应该怎么办呢
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