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7333 8
2015-11-04
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请问下面这种情况选择什么模型进行实证呢?最好比较新的模型。谢谢各位!衡量同一解释变量对被解释变量在不同时间点的具体影响效果,就是看这种影响效果的变化过程


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xddlovejiao1314 查看完整内容

看楼主的描述,你所使用的数据应该是面板数据。要实现你这个结果,用混合OLS回归即可。其中,在构建模型时把time变量纳入模型,还要构建time与你关注的自变量间的交互项,也纳入模型。就可衡量同一解释变量对被解释变量在不同时间点的具体影响效果了。祝好运~
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2015-11-4 22:58:41
看楼主的描述,你所使用的数据应该是面板数据。要实现你这个结果,用混合OLS回归即可。其中,在构建模型时把time变量纳入模型,还要构建time与你关注的自变量间的交互项,也纳入模型。就可衡量同一解释变量对被解释变量在不同时间点的具体影响效果了。祝好运~
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2015-11-4 23:18:12
xddlovejiao1314 发表于 2015-11-4 23:03
看楼主的描述,你所使用的数据应该是面板数据。要实现你这个结果,用混合OLS回归即可。其中,在构建模型时把 ...
老师您好,非常感谢您的回答。请问“time与你关注的自变量间的交互项,也纳入模型”具体指什么呢?或者有具体的文献参考么?计量有点弱,谢谢!
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2015-11-4 23:23:02
格子麦 发表于 2015-11-4 23:18
老师您好,非常感谢您的回答。请问“time与你关注的自变量间的交互项,也纳入模型”具体指什么呢?或者有 ...
比如你关注的变量是x,时间是变量time,那么直接新生成一个变量,如b=x*time,这就是构建的交互项。具体你可看看“贫困地区农村基础设施投资对农户收入和支出的影响 ”这篇文章,里面就用了我说的这种方式。祝好运~
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2015-11-4 23:32:51
xddlovejiao1314 发表于 2015-11-4 23:23
比如你关注的变量是x,时间是变量time,那么直接新生成一个变量,如b=x*time,这就是构建的交互项。具体你 ...
这样不会造成共线性问题么?而且多个解释变量,这种共线性将会更加严重?
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2015-11-5 00:08:04
格子麦 发表于 2015-11-4 23:32
这样不会造成共线性问题么?而且多个解释变量,这种共线性将会更加严重?
你可以在构建模型时诊断下,看模型是否存在严重多重共线性,如存在,可在构建交互项前对变量做对中处理,然后再构建交互项。祝好运~
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