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16619 14
2016-05-14
悬赏 50 个论坛币 未解决
我论文中用面板数据做logit回归,被解释变量为0、1虚拟变量;解释变量有虚拟变量和线性变量;在控制变量中对年份和行业进行了控制,控制方法如下:
以年份为例,样本时间段为2009-2013年,则设4个虚拟变量y1-y4。若样本A时间为2009年,则取y1=1,y2=0,y3=0,y4=0;若样本B时间为2010年,则取y1=0,y2=1,y3=0,y4=0;……行业变量也是同样的设置,样本共有20个行业,则设19个虚拟变量Ind1-Ind19。若样本A行业为制造业,则取Ind1=1,Ind2=0,……

论文评审专家意见:
1、用logit模型进行估计,控制了年份和行业的固定效应,这是错误的。
2、logit模型是不可以用固定效应的,这会扰乱其他系数估计的准确性。

请问:
1、评审老师的意见对吗?logit模型不能这样对年份和行业进行控制吗?
2、固定效应是什么意思?
3、模型应该如何修改?

非常感谢!~~
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2016-5-14 22:25:29
诚心求解
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2016-5-15 20:09:18
顶一下
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2016-6-12 19:18:41
一直未收到回复。自己查询了一些计量的书籍和文献,也询问了相关老师。现在基本情况如下:
1、logit是可以对年份和行业控制固定效应的。但普通logit回归会产生“伴随参数问题”。因此需要用条件logit进行回归。
2、关于模型是固定效应or随机效应的检验方法还并不明确,不确定hausman检验是否能对非线性回归进行检验。
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2017-5-13 15:25:39
diegols 发表于 2016-6-12 19:18
一直未收到回复。自己查询了一些计量的书籍和文献,也询问了相关老师。现在基本情况如下:
1、logit是可以 ...
您好!我最近实证的问题和你的很相似,但问题在于,我在我的logit模型中加入了年份和行业的虚拟变量来控制固定效应之后,我的关键自变量就很不显著,去掉年份和行业的虚拟变量之后又很显著,不知道是什么问题,请问你能帮我解答一下吗?
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2017-9-27 18:38:50
面板数用fixed effects model危险之处在于,你的自变量中如果有不随时间变化的量(比如性别)这个变量就会被删除,因为计算过程就是通过原模型对时间的平均进行相减,消掉与t有关的项,求出β,具体过程可以参考伍德里奇的书。
如果要解决这个问题可以将这些变量与选项特定项交互,生成新变量,或者考虑使用random effects model。
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