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2012-12-04

练习如下:

reg y x i.country*i.industry, vce(rob)

可能是涉及到过多的国家、产业虚拟变量(40*60),模型一直得不到估算结果,还经常停机。据说absorb_reg对于这种存在大量虚拟变量的模型具有很强的估算能力,其估算写法为

egen cou_ind=group(country industry)

areg y x i.country i.industry,a(cou_ind) vce(rob)

两者是否等价?从估算速度来看,后者要快许多,是否不如前者控制得更为严格。

我会仔细学习areg的基本原理,在此仅提出问题,供大家思考,讨论。

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2012-12-4 16:48:07
Acemoglu and Johnson (2007)在文章中大量使用了该方法。
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2012-12-4 17:22:33
您还是仔细对照一下手册好了【至少在相关的东西】
按手册举的例子,是不等价的。

您演练的例子,i.country*i.industry 真的看不懂,
一般应该是i.country#i.industry才对。

另外您例子中的reg与areg,对照手册的例子,实在不知道您想要做什么比较演练。

建议
要嘛您
reg y x i.country#i.industry, vce(rob)
areg y x ,a(cou_ind) vce(rob)

要不就
reg y x i.country i.industry i.country#i.industry, vce(rob)
areg y x i.country i.industry,a(cou_ind) vce(rob)

当然这只是我对照手册的初级感想…
也许有错…参考就好…


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2012-12-5 02:03:58
thanks
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2012-12-5 02:11:53
对不起,前面漏写了  xi:
  应该是:


xi:reg y x i.country*i.industry, vce(rob)

可能是涉及到过多的国家、产业虚拟变量(40*60),模型一直得不到估算结果,还经常停机。据说absorb_reg对于这种存在大量虚拟变量的模型具有很强的估算能力,其估算写法为

egen cou_ind=group(country industry)

xi:areg y x i.country i.industry,a(cou_ind) vce(rob)

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2012-12-5 02:15:45
我看到有些书本介绍可以用

i.country*i.industry  来构造两个分类变量的交乘项。 但最新的stata 手册中 说要用i.country#i.industry

两者是等价的吗?
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