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2012-07-16
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我的目的是估计收入方程,被解释变量是收入差异,解释变量是教育、性别等因素,目的是得出教育性别等因素对行业收入差异的解释程度。
      得到的数据是8个企业2007-2012年的收入、教育、性别等数据,其中4个企业是电力行业,4个企业是纺织行业。设置了虚拟变量区分两种行业。
      现在的问题是,如果用OLS回归,虚拟变量的系数不显著,与理论不符(有可能是样本太少),但我现在找不到更多样本,所以想问:
1、可不可以直接混合OLS回归,不考虑时间因素的影响,因为我解释变量中加入了净资产,觉得应该可以当作年份的差异。如若不可以,请问面板数据怎么操作?
2、用分位数回归0.5,sqreg y x1 x2,quant(0.5);此方法得出的系数显著,但是不知其与OLS回归的区别在哪,我是否可以分位数回归?
3、用大样本回归,即reg y x1 x2,robust;此方法系数也显著,不知与OLS回归的区别在哪,我是否可以用?
上述这几种方法我应该用哪个,或者还有其他更好的,因为我样本个数有限,我是菜鸟,还请告知!!非常感谢!!
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2012-7-16 11:13:04
2.用分位数回归0.5,sqreg y x1 x2,quant(0.5)
这个是中位数回归,一般的OLS是均值回归。

3用大样本回归,即reg y x1 x2,robust
加了robust选项,可以克服或者减轻异方差对模型估计的影响。
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2012-7-16 11:14:15
那像我这种情况,我应该用哪个呢?我可不可以混合OLS回归,不管时间因素
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2012-7-16 11:53:09
面板数据的优势是考虑了个体之间的差异
至于包不包含时间固定效应,这些需要检验的。
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