面板数据固定效应怎么控制行业和地区？

2018-3-8 00:54:43

黃河泉发表于 2016-8-12 10:54
哦，我想到了！FE estimator 不允许 (RE 则允许) "不随时间改变之变量"（region, industry 刚好都是），在估 ...

老师，您好，我也遇到了类似的问题，在做面板数据分析的时候需要控制行业和年份，但是如果用reghdfe 命令后继续估计方程的残差时，predict res,e 时，stata显示的是option e not allowed ，这是为什么呢？请老师赐教，不胜感激~~~而且原作者明明说了可以支持predict呀为啥在实操中我却不能用predict残差呀？

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2018-3-8 02:19:44

nkwangxu@gmail 发表于 2018-3-8 00:54
老师，您好，我也遇到了类似的问题，在做面板数据分析的时候需要控制行业和年份，但是如果用reghdfe 命令 ...

我再补充一下我后来的尝试：：：：后来我又尝试用 predict u, residual 命令来估计残差，结果系统显示的是：In order to predict, all the FEs need to be saved with the absorb option (# was not)
For instance, instead of absorb(i.year i.firm), set absorb(FE_YEAR=i.year FE_FIRM=i.firm)
后来我按照这个方法算出了一组“残差”，但是我又想用自己算的方法来验证一下系统提醒的方法是否靠谱，于是我新生成了一个变量gen y_hat,xb 来预测因变量的拟合值，然后用因变量的实际观测值减去这个拟合值，得到了残差，但是我自己通过后面这种方法算出来的残差和感刚刚系统提醒我用的“残差”是不一致的，我到底该用哪个呀？望老师指点迷津。

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Lorraine1012

2018-3-8 05:58:26

学习了

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2018-3-8 07:46:44

nkwangxu@gmail 发表于 2018-3-8 02:19
我再补充一下我后来的尝试：：：：后来我又尝试用 predict u, residual 命令来估计残差，结果系统显示的 ...

1. 我没用过 reghdfe 做过 predict 的事，不熟（几乎也不 care）。2. Panel data 模型的 predict 有不同情况（特别是到底你包括哪些固定效果），以你的情况，用 xtreg 或 areg 试试吧（确定你有 help xtreg, help areg，特别是他们当中的 predict）。

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2018-3-8 08:49:20

黃河泉发表于 2018-3-8 07:46
1. 我没用过 reghdfe 做过 predict 的事，不熟（几乎也不 care）。2. Panel data 模型的 predict 有不同情 ...

谢谢老师提醒！！！我刚刚用help 试了一下，发现了新大陆，原来在 reghdfe 命令中有一套自己的预测命令：直接在自己想要回归的式子后面加上就行  residuals(newvar) will save the regression residuals in a new variable.

      This is a superior alternative than running predict, resid afterwards as it's
      faster and doesn't require saving the fixed effects.

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2018-3-8 09:21:46

黃河泉发表于 2016-8-12 10:54
哦，我想到了！FE estimator 不允许 (RE 则允许) "不随时间改变之变量"（region, industry 刚好都是），在估 ...

我看了一本书：用hausmann-taylor 模型可以解决不随时间变化的变量的估计问题~或者加入工具变量or交互项使得这个变量变成随时间变化的解释变量可以help xthtaylor看一下具体的~~

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2018-3-8 09:25:31

nkwangxu@gmail 发表于 2018-3-8 09:21
我看了一本书：用hausmann-taylor 模型可以解决不随时间变化的变量的估计问题~或者加入工具变量or交互项 ...

但是hausmann taylor模型只适用于随机效应模型

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2018-3-8 10:04:51

nkwangxu@gmail 发表于 2018-3-8 08:49
谢谢老师提醒！！！我刚刚用help 试了一下，发现了新大陆，原来在 reghdfe 命令中有一套自己的预测命令： ...

Great. 以後有問題應先看看 help 檔，我也是這樣。

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财经节析

2018-5-9 14:50:32

昨日山僧来9 发表于 2016-8-12 11:19
我回归了一下，发现xtreg tobinq fem numexe lev size age ls,fe和你刚提供地的reghdfe tobinq fem numex ...

你好，有几个问题不是太清楚，想探讨一下。
在你使用reghdfe时得到的结果中

不知你有没有发现一个问题，
那就是最下面关于Absorbed degree of freedom里信息，由于reghdfe它没有截距项，所以number是1749个属性，设置了1749个虚拟变量（即估计了1749个系数），然而，由于region1和industry1是不随时间变化的量，所以在设置虚拟变量时，他们对应的虚拟变量的个数都是0，即他们是多余的，在reghdfe的回归中压根就没有使用它们。

也就是说，这个做法reghdfe tobinq fem numexe lev size age ls, a(number region1 industry1) vce(robust)与xtreg tobinq fem numexe lev size age ls , fe 的系数之所以是一样的，就是因为reghdfe回归中压根就没有使用region1和industry1的信息，当然xtreg tobinq fem numexe lev size age ls , fe 里面也没有这两个变量。

当然，若使用 xtreg tobinq fem numexe lev size age ls  i.region1  i.industry1 ,fe  r 那么  region1 和industry1的虚拟变量将会omitted  。或者使用reg tobinq fem numexe lev size age ls  i.number  i.region1 i.industry1 , r也就是LSDV估计法时，会出现类似的情况，一定会有7+16=23个虚拟变量会omitted （这个跟 i.number i.region1  i.industry1 在reg里的顺序有关的，在这个排序里i.region1  i.industry1将会omitted ；若排序是这样的reg tobinq fem numexe lev size age ls i.region1  i.industry1  i.number , r  那么i.number里将有23个虚拟变量会omitted ）。

当然，若使用reg tobinq fem numexe lev size age ls  i.number i.region1 i.industry1 , r  或者使用xtreg tobinq fem numexe lev size age ls  i.region1 i.industry1 ,fe  r  或者使用 xtreg tobinq fem numexe lev size age ls , fe  r  或者使用reghdfe tobinq fem numexe lev size age ls, a(number region1 industry1) vce(r) 回归后，会发现他们的系数估计值是一样的，但估计值标准误可能会有少许不同。

回到前面，即表面上，reghdfe函数好像控制了region1 和industry1，然而，实际情况就同上面的分析一样，reghdfe根本就有做到这一点，它把多余的虚拟变量全删掉了，只是，我们没发现而已。

那为什么会这样呢？

其实原因很简单，那就是number是随个体变化，不随时间变化的，所以，当你考虑其他不随时间变量的因素（行业、省份、区域、企业性质、银行所有制性质等）时，其实他们的信息都在number里反应出来了，所以再设置不随时间变化的变量时，就是多余的了。（这里的主要原因是：若个体固定效应模型是采用Within回归（xtreg , fe），它会将不随时点变化的量都减去了，所以，如果模型中不随时点变化的虚拟变量（包括个体固定效应项）的属个数如果大于N（无截距项情形；有截距项就是N-1个），它只能估计出前N个，其他的都不在模型中；若是采用LSDV法估计个体固定效应模型（reg    i.number），是设置了N-1个虚拟变量实现的，如果再往模型里加不随时点变化的虚拟变量（如行业、区域等），模型是会将它们排除在模型里面的。）

所以，一些文献关于，在有个体固定效应的基础上，考虑控制（行业、省份、区域、企业性质、银行所有制性质等）这类不随时间变化的因素的影响时，不知道他们是如何控制的。

如果（行业、省份、区域、企业性质、银行所有制性质等）这类不随时间变化的因素设置为虚拟变量，至少目前的软件操作已经告诉了我们这一点，行不通。

（如果（行业、省份、区域、企业性质、银行所有制性质等）这类不随时间变化的因素不是设置为虚拟变量，而是用其他数字替代，并以定量变量放置模型，就有两个问题：
第一，如果这些数字是人为赋值的，那就不合适，因为每个人赋予它们的值可能不同，即便是同一个问题，样本、变量等都相同，仅仅赋值不同也会得到不同的估计结果，那谁的赋值是真实的，无人知晓。

第二，若industry1、region1不是人为赋值的量，它们本身就有一个数字（客观、公正的数字）表示它们，只是它们比较特殊不随时间变化而已，那就是一个普通的定量变量，reg回归可以运行，或者随机效应模型里也可以，但个体固定效应回归，xtreg y x1 x2 …… xk i.year  region1 industry1, fe r  仍然无法估计。）

当然，如果是在时点效应的基础上或随机效应的基础（或者其他非个体固定效应模型）上，考虑（行业、省份、区域、企业性质、银行所有制性质等）这类不随时间变化的因素的影响，reghdfe、reg、xtreg都是可以做到的，但是也要注意：其他不随时间变化的虚拟变量（你想在非个体固定效应模型中控制的变量）的个数之和要小于等于个体数N（无截距项情形；有截距项就是N-1个），否则，会出现在个体固定效应模型中一样的问题。

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2018-9-4 10:34:05

黃河泉发表于 2016-8-12 09:50
1. 你的操作有明显的不一致，到底公司是用 company 还是 number 来表示，请更正：
2. 若还是得到一样果，把 ...

你好，请问我现在有40个国家28个行业15年的数据在一张表格中，可以同时控制行业和国家吗？如果不行，该如何设置分别的固定效应呢？我现在输入数据总是出现年份重复设置的情况。
我的数据是这样排的。。。

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2018-9-4 10:42:53

showbighands 发表于 2018-9-4 10:34
你好，请问我现在有40个国家28个行业15年的数据在一张表格中，可以同时控制行业和国家吗？如果不行，该如 ...

应该可以的！

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2018-9-4 10:52:09

黃河泉发表于 2018-9-4 10:42
应该可以的！

那要怎么做呢？求赐教，我这边输入数据都总出现问题。

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2018-9-4 10:59:05

showbighands 发表于 2018-9-4 10:52
那要怎么做呢？求赐教，我这边输入数据都总出现问题。

我输入面板数据指令，总是出现repeated time values within panel，是不是我的数据排版有问题呢？

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2018-9-4 11:03:36

黃河泉发表于 2018-9-4 10:42
应该可以的！

我输入面板数据指令，总是出现repeated time values within panel，是不是我的数据排版有问题呢？

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2018-9-4 11:07:17

showbighands 发表于 2018-9-4 11:03
我输入面板数据指令，总是出现repeated time values within panel，是不是我的数据排版有问题呢？

请 help duplicates。

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你琛爷

2018-10-7 15:01:25

showbighands 发表于 2018-9-4 11:03
我输入面板数据指令，总是出现repeated time values within panel，是不是我的数据排版有问题呢？

我碰到和您一样的问题，求赐教

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财经节析

2018-10-19 19:57:15

showbighands 发表于 2018-9-4 10:34
你好，请问我现在有40个国家28个行业15年的数据在一张表格中，可以同时控制行业和国家吗？如果不行，该如 ...

如果你的i是国家，你想同时开展行业和国家，就会出现有28个项被omitted

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