地区固定效应及其贡献度

gongxuche1991

4882

收藏 2013-06-30

我想请教大家一下，什么是横截数据中的地区固定效应？怎么控制地区固定效应？是不是就是采用一组表示地区因素的虚拟变量？那地区在回归分析中的贡献度又是什么？是控制之后R2的增长幅度吗？
谢谢

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arlionn

2013-7-1 15:00:38

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*                                  Stata 研讨班(基础班)
*                                           北京
*                                  (2013.7.6-2013.7.8)
*                Stata 暑期培训（北京, 2013.7.6-13 日，http://t.cn/zOxFGe4）
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*
*          主讲人：连玉君副教授
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*       单  位：中山大学岭南学院金融系
*       电  邮: arlionn@163.com
*       博  客: http://blog.cnfol.com/arlion
*       微  博：http://weibo.com/arlionn

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*-4.3.4  R2 的分解: 解释变量对 R2 的贡献度             (Self-reading)

    help shapley2

      *-Israeli, O., 2007
      * A Shapley-based decomposition of the R-Square of a linear regression.
      * Journal of Economic Inequality, 5(2):199-212.
      shellout "$path\Refs\OLS_Shapley_R2.pdf"  //pp.202

      *-目的: 对 R2 进行分解, 分析每个变量对 R2 的贡献;

      *-示例:
      sysuse auto, clear
      pwcorr price weight length //相关系数
      reg price weight length
      shapley2, stat(r2)

*-原理: 如何得到 R2_weight = 0.22559 ?
*-weight 对 R2 的边际贡献有两种衡量方法：
      *-m1: R2(y c x1 x2) - R2(y c x2) = R2_m1
         rename (price weight length) (y x1 x2)
         qui reg y x1 x2
         local R2_all = e(r2)
         qui reg y x2
         local R2_x2 = e(r2)
         local R2_m1_x1 = `R2_all'-`R2_x2'

      *-m2: R2(y c x1) - R2(y c) = R2_m2
         qui reg y x1
         local R2_x1 = e(r2)
         qui reg y
         local R2_0  = e(r2)
         local R2_m2_x1 = `R2_x1'-`R2_0'

      *-Sharpley value = (R1_m1+R2_m2)/2
         local R2_x1_Sharp = (`R2_m1_x1'+`R2_m2_x1')/2
         dis "Shapley value of weight = " in g %6.5f `R2_x1_Sharp'

      *-多变量情形
      sysuse nlsw88, clear
      reg wage age hours tenure married
      shapley2, stat(r2)

      *-分组分析
      tab race, gen(dum)
      reg wage age hours tenure married dum2 dum3
      shapley2, stat(r2) group(age hours tenure married, dum2 dum3)

References and adofiles: