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2024-01-24
执行这两段命令时,回归结果相同,但R方差异却很大reghdfe  LRDcapital did x1 x2 x3 ,absorb(stkcd year)  vce(cluster stkcd)  
xtreg     LRDcapital did x1 x2 x3 i.year ,fe vce(cluster stkcd)

执行 xtreg  LRDcapital did1 lev    Big4  quick  fix  growth  eps cfr  Top1 ato indep FirmAge i.year ,fe vce(cluster stkcd) 命令的R方结果:
reghdfe命令



执行 reghdfe  LRDcapital did1 lev    Big4  quick  fix  growth  eps cfr  Top1 ato indep FirmAge,absorb(stkcd year) vce(cluster stkcd) 命令的R方结果
 xtreg命令

有谁能解释R方差异如此之大的原因吗?   reghdfe命令r方有0.9这么大,写入论文是否会被质疑?                           





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2024-1-25 15:24:23
1. 不需要关注
2. reghdfe下的R方会很多 并且大家也不关注
3. 用reghdfe就好
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2024-1-25 18:22:30
原原小 发表于 2024-1-24 23:26
执行这两段命令时,回归结果相同,但R方差异却很大reghdfe  LRDcapital did x1 x2 x3 ,absorb(stkcd year)  ...
r2的定义不同,所以算出也不同。<br>
你没有看到xtreg里面有3个r2吗<br>
都是根据不同定义算的。
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2024-6-11 20:41:13
`reghdfe`和`xtreg`两个命令在估计固定效应模型时可能会产生不同的R值,这主要是因为它们计算R的方式不同。`reghdfe`使用了所谓的“within R-squared”,它基于被解释变量的组内变异来计算拟合优度;而`xtreg`则报告的是基于总体变异(包括组间和组内)调整后的McKelvey & Zavoina's rho,通常会比`reghdfe`小。因此,即使两者的回归系数可能相同,R值也可能大相径庭。

在你的例子中,`reghdfe`命令得到的R方很大(0.9),这表明模型解释了大部分被解释变量的组内变异。然而,在学术研究中使用如此高的R方时要小心,因为它可能会引起审稿人的质疑。高R方可能表明:

1. **模型过拟合**:如果控制过多不相关的变量或存在多重共线性问题,可能导致R方虚高。
2. **数据特性**:某些类型的数据集(如面板数据)本身就具有较高的组内相关性,这可能会导致高的R方值。
3. **估计方法的特性**:`reghdfe`命令通过吸收固定效应来提高模型拟合度,因此其报告的R方可能看起来特别高。

在论文中解释这个结果时,建议你详细说明使用的估计方法及其计算R的具体方式,并讨论可能导致高R方的原因。同时,可以使用其他指标(如AIC或BIC)和稳健性检验来进一步验证模型的有效性和稳定性。如果审稿人对R方有疑问,提供这些额外分析将有助于增强你的论点。

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2024-6-19 16:40:22
qiangli 发表于 2024-1-25 18:22
r2的定义不同,所以算出也不同。
你没有看到xtreg里面有3个r2吗
都是根据不同定义算的。
你好,好像这两个命令的观测值也不同,如果是reghdhe命令可以汇报dropped  singleton observations之前的观测值吗.
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2024-9-11 21:42:42
wdlbcj 发表于 2024-1-25 15:24
1. 不需要关注
2. reghdfe下的R方会很多 并且大家也不关注
3. 用reghdfe就好
我亲爱的审稿人就提了仨问题。。其中一个就是“Excessively large values of R2 are not a normal phenomenon”
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