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主回归滞后一期，那后边做调节效应是不是也要跟主回归保持一致的滞后
爱吃橘子皮
2802 7
2023-08-25
悬赏 2 个论坛币 已解决
大佬们求解答！本科研小白对于调节效应有很多疑惑。我的主回归是将解释变量和控制变量滞后一期，后边做调节效应的时候是否应该将解释变量和控制变量也跟主回归一样滞后一期？看了一些做调节效应的文章（主题也是数字经济对xxx的影响），发现他们也没有滞后。然后我用stata执行了一下调节效应的命令，发现报错（factor-variable and time-series operators not allowedr(101);）这是调节效应不能用滞后项的意思吗？还是我做错了没理解它的意思？如果我调节效应不做或者不能做滞后，那我的主回归是不是也不能滞后？菜鸟问题，还请大佬们不吝赐教！

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理论上,调节变量和调节效应本身是可以滞后的。但统计软件处理起来可能有限制。 Stata报错的原因是factor-variable(类别变量)不允许滞后,这是软件限制而非理论限制。你可以考虑将调节变量转成数值变量后进行滞后。 对于解释变量和控制变量,主回归方程使用滞后而调节方程不用滞后,理论上是可以的。这表示主回归测试的是滞后效应,而调节测试的是即期效应。 但为了方程间的一致性和解释的清晰,主回归和调节方程中解释变量的滞后期数 ...
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oliyiyi
2023-8-25 09:42:50
理论上,调节变量和调节效应本身是可以滞后的。但统计软件处理起来可能有限制。
Stata报错的原因是factor-variable(类别变量)不允许滞后,这是软件限制而非理论限制。你可以考虑将调节变量转成数值变量后进行滞后。
对于解释变量和控制变量,主回归方程使用滞后而调节方程不用滞后,理论上是可以的。这表示主回归测试的是滞后效应,而调节测试的是即期效应。
但为了方程间的一致性和解释的清晰,主回归和调节方程中解释变量的滞后期数最好保持一致。
如果主回归方程使用滞后,调节方程也最好使用滞后,具体滞后期数可以根据理论需要调整。
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爱吃橘子皮
2023-8-25 20:59:57
十分感谢您的解答！我明白您的意思了。还有一个问题想请教您：在做调节效应时，先执行了一个基础回归命令reg Y X Z（分别为因变量、自变量、调节变量），出来的结果1显示X不显著且其符号与实际也相反。此后生成一个交互项XZ，再执行reg Y X Z XZ回归，这个出来的结果2就变显著了而且符号与实际相符。再执行中心化命令后，出来的结果3中的X也显著（但是显著性相比2少了一个星）且符号与实际相符。我看有些讲解说，得是结果1和结果3的符号一致，那我这种是不是从源头上就错了呢？因为第一个回归中解释变量符号就不对了。实在不明白其中之意，求大神解答！
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爱吃橘子皮
2023-8-25 21:00:27
oliyiyi 发表于 2023-8-25 13:49
理论上,调节变量和调节效应本身是可以滞后的。但统计软件处理起来可能有限制。
Stata报错的原因是factor- ...
十分感谢您的解答！我明白您的意思了。还有一个问题想请教您：在做调节效应时，先执行了一个基础回归命令reg Y X Z（分别为因变量、自变量、调节变量），出来的结果1显示X不显著且其符号与实际也相反。此后生成一个交互项XZ，再执行reg Y X Z XZ回归，这个出来的结果2就变显著了而且符号与实际相符。再执行中心化命令后，出来的结果3中的X也显著（但是显著性相比2少了一个星）且符号与实际相符。我看有些讲解说，得是结果1和结果3的符号一致，那我这种是不是从源头上就错了呢？因为第一个回归中解释变量符号就不对了。实在不明白其中之意，求大神解答！
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爱吃橘子皮
2023-8-25 21:02:45
oliyiyi 发表于 2023-8-25 09:42
理论上,调节变量和调节效应本身是可以滞后的。但统计软件处理起来可能有限制。
Stata报错的原因是factor- ...
十分感谢您的解答！我明白您的意思了。还有一个问题想请教您：在做调节效应时，先执行了一个基础回归命令reg Y X Z（分别为因变量、自变量、调节变量），出来的结果1显示X不显著且其符号与实际也相反。此后生成一个交互项XZ，再执行reg Y X Z XZ回归，这个出来的结果2就变显著了而且符号与实际相符。再执行中心化命令后，出来的结果3中的X也显著（但是显著性相比2少了一个星）且符号与实际相符。我看有些讲解说，得是结果1和结果3的符号一致，那我这种是不是从源头上就错了呢？因为第一个回归中解释变量符号就不对了。实在不明白其中之意，求大神解答！
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oliyiyi
2023-8-26 04:52:54
自变量X在基础模型(结果1)不显著或符号不符合预期,不能简单判断为错误。这可能是由于没有考虑调节效应导致的。
当加入交互项后(结果2),如果效应变得显著,且符号符合预期,说明很可能存在调节效应。
中心化处理后(结果3),X的符号变化符合预期,这进一步验证了调节模型的合理性。
X在不同模型中的效应变化,正体现了加入调节变量后效应的改变。
所以你的结果符号和预期不完全一致也不一定是错误,需结合调节效应的存在来解释。
重点不应该是符号是否一致,而是加入调节变量后效应是否发生了理论符合预期的改变。
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