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2009-06-04

请教大家:

      我准备做一个计量分析,其中一个变量的数据(公司发明专利申请数,面板数据)如下,其中大部分都是0,我希望用这个变量来和这些公司的收益做回归分析,请问普通的面板数据固定效应模型合适不合适?或者请您推荐一种比较合适的计量方法?

        2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

D1     0      1         0       0      0       0      0

D2     0       0        0       0       0       0      0

D3 4 1 3 1 2 0 0

D4 0 0 0 0 0 0 3

D5 4 0 0 2 5 1 0

D6 0 0 0 0 0 0 0

 D7 0 0 1 0 0 0 1

D8 0 0 0 0 0 0 0

D9 3 0 0 0 3 0 1

D10 0 0 0 0 1 0 0

D11 0 0 0 1 0 1 0

D12 0 0 3 3 1 3 13

D13 0 0 0 0 0 0 0

[此贴子已经被作者于2009-6-4 20:29:25编辑过]

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全部回复
2009-6-5 15:37:00

你希望用这个变量来和这些公司的收益做回归分析,且这个变量大部分都是0,也就是说,你的模型中被解释变量大部分值为0。对吧?设这个变量为y*。有几种方法,你去试试看。

1. 定义一个被解释变量y=1,当y*>0时;否则,y=0。然后用Probit或Logit模型做二元选择模型的回归估计。

2. 定义一个被解释变量y=y*,当y*>0时;否则,y=0。 然后用Tobit模型(归并数据模型)做回归估计。

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