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2005-05-30
<P>      我使用了7年的数据做回归,是混合横截面的,不同的年份对数据是有影响的,但这些影响因素是未知的,于是我直接在模型中加入了六个年度虚拟变量以控制未知的随年度变化的因素。</P>
<P>      但一个学统计的同学(他好像不太懂计量经济)却说我不理解虚拟变量的含义,虚拟变量属于定性变量,这样直接在模型中加入年度虚拟变量没有任何的理论依据,不能在模型中直接加入年度虚拟变量,如果要想检验年度的差异,必须进行分年度回归。</P>
<P>      我不服气,所以想请教一下大牛,是否可以直接在模型中加入年度虚拟变量以控制未知的随年度变化的因素啊,还有,国外比较知名的文章中有这样用的吗,如果能提供一下文章的名称,那就更好了</P>

[此贴子已经被作者于2005-5-30 11:51:55编辑过]

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2005-5-30 12:21:00

应该是可以加的,不过你的年份比较多,加上六个虚拟变量模型是不是太大了,而且不知道你模型变量到底有多少!

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2005-5-30 16:11:00
正像上面说的,加入虚拟变量太多会影响你的模型回归。为什么不用panel data方法做?
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2005-5-30 17:21:00
panel data不是要求每年的样本必须一致吗,我这个每年的样本数相差比较大,也可以用面板数据做吗?
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2005-5-30 18:27:00

可以加入虚拟变量,如果你认为你研究的样本区间内,宏观经济环境变化较大,比如政策变动频繁,经济总量波动较大等等。时间虚拟变量是为了为捕捉那些我们无法观测到,但有的确对被解释变量有很大影响的因素的影响。如果年度虚拟变量的参数估计都显著,或者某一年非常显著,那都是有确定含义的。

采用面板数据的话,如果用随机效应模型,当然没有问题;但若用固定效应模型,要注意模型变量的选择,一般也是没有问题的。同时也可以像用F检验来检验固定效应是否显著一样,我们可以构造F统计量检验时间效应的显著性。

具体,请参考Greene(4th)英文版,第14章,应该是够详细了。

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2005-5-30 19:37:00
明白了,多谢各位高手指教
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