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2016-08-13
我研究的是现金股利,用了两个研究模型,y1代表收益率,y2代表支付率,x变量都是一样的。两个模型分别是y1=ax1+bx2+cx3+dx4....y2=ax1+bx2+cx3+dx4....用相同的方法在stata处理数据,但最后两个模型的样本数量不一样,差了一倍左右,请问这样的话可以吗

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2016-8-13 17:19:18
1. 由于你的解释变量都一样,所以样本数量不一样的原因应该是来自被解释变量(y1代表收益率,y2代表支付率)的差异(missing values)。
2. 到底可不可以,这很难讲!不过你可以这样做:第一,如同你现在所做,各跑各的回归,但样本数量不一样!第二,让两个被解释变量有共同的观察值(去除 missing values)
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然后继续跑回归,此时两回归应该有一样的样本数量,看看结果有无改变!
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2016-8-13 21:33:58
黃河泉 发表于 2016-8-13 17:19
1. 由于你的解释变量都一样,所以样本数量不一样的原因应该是来自被解释变量(y1代表收益率,y2代表支付率) ...
谢谢大神!
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2016-8-13 21:43:52
黃河泉 发表于 2016-8-13 17:19
1. 由于你的解释变量都一样,所以样本数量不一样的原因应该是来自被解释变量(y1代表收益率,y2代表支付率) ...
我按照你的代码输入,结果显示v not found
r(111)
这是为啥呀?
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2016-8-14 09:11:36
你的变量中有 "y1" (收益率)与 "y2" (支付率)吧?
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2020-6-29 17:46:54
黃河泉 发表于 2016-8-14 09:11
你的变量中有 "y1" (收益率)与 "y2" (支付率)吧?
请问黄老师,我使用mlogit模型,要用到的变量也都经过了处理。比如,我探讨为何不同的人会选择不同的职业,有ABC三种职业类型,模型一探讨教育,模型二探讨家庭背景,模型三探讨到底是教育影响的多还是家庭背景影响的多,这些不同模型的样本量会是一样的吗?需不需要一样?
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