全部版块 我的主页
论坛 计量经济学与统计论坛 五区 计量经济学与统计软件 统计软件培训班VIP答疑区
4720 3
2009-02-06

连老师,你好。

下面是我做的一个回归,是简单的Cross sectional regression.

Bilateral trade dataset.  Total 22 industries.

Dependent variable Y: trade data index,

Independent variables: country characteristic variables Xi such as GDP, GDP per capita

                                      Industry characteristic variables Zi such as concentration ratio, R&D

I did two regressions.

First, consider both country and industry characteristic variables in the regression.

Reg Y X1 X2 X3 Z1 Z2 Z3

Second only focus on country characteristic variables and included industry dummy variables 21(since there are 22 industries)

Reg Y X1 X2 X3 dummy variable1~ dummy variable21

我的问题是在第一个回归考虑了国家特征和企业特征;第2个回归考虑了国家特征和企业的虚拟变量,其实我不是特别清楚这两个回归有什么本旨的区别。我的意思是企业的虚拟变量一般来说是让模型考虑到企业的因素,但是第一个回归我也考虑了企业的特征。我的问题是这两个回归有什么本质的不同么?谢谢。

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2009-2-6 10:25:00

我认为,二者还是存在一定差异的。

M1:Z1 Z2 Z3 应该都是随时间改变的变量,而在M2中 dum1-dum21都是不随时间改变的。

因此,模型1考察的是随时间改变的企业因素对y的影响,而模型2中则重点考虑不随时间改变的因素(实质上反映了不同企业截距项的差异)

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2009-2-6 14:46:00

谢谢连老师。

感觉明白了一些。不过我这个数据分析是Cross sectional,也需要考虑时间因素么?

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2009-2-7 08:52:00

这个我倒是忽略了,是截面数据。

我觉得还是模型1比较好一些,因为解释起来比较方便,每个变量都有明确的含义,而模型2则只是很好地控制了不可观察的影响因素。可以试着把两个模型都估计出来,然后做一个对比分析。

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群