还有表的第二列， 论文原文如下：The second panel in Tables 5a–d (and the following tables)allow for these marginal effects by taking the first derivative of eachestimated model with respect to the relevant variable.
xtivreg nplloans ge rq gdppc loggdppc gdppcg inflation ir psdummy2 fcdummy2 (cloans c.cloans#c.cloans equityta nlogta = L.cloans c.L.cloans#c.L.cloans L.equityta L.nlogta), fe
显示depvars may not be interactionsr(198);
我用的是STATA/MP14
何因扬清芬3 发表于 2016-8-20 11:13
xtivreg nplloans ge rq gdppc loggdppc gdppcg inflation ir psdummy2 fcdummy2 (cloans c.cloans#c.cl ...
我刚刚又将你的 key paper 读了一下，我觉得他所谈的 main effect 与 squared term 分开求并不是一个标准或好的方法。如果你的情况跟他的类似，那就尽量不要用 margins 这个指令（因为你同时有平方项与其他交叉项，我不知道 margins 是否能处理此类问题），所以应该回到我原先之建议，人工自己算（你在这边耽搁的时间，早就可算几十次了！），所以你就不要用 Stata 的 c.cloans#c.cloans 的类似指令（直接 gen cloans2=clones^2），这样你应该就可以跑回归了！当然，最关键就是你会不会微分一下，然后将相关变量的平均值代入计算！
可以举个例子吗
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自己顶顶 大神起床了吗
是呀 折腾了一天我已经在考虑直接生成平方项跑了回归再算边际效应了 不过你说的那样手动计算 具体应该怎么算我还是不是很清楚。。。因为我的变量和KEY PAPER的不一样 但是方法是一样的 都有平方项和交互项。。。如果不按作者那么做的话 出来结果对于政策改进方面要怎么分析 没有参照 我也不太会了。。。。
是不是每个变量都要这样算一次就可以做出论文里那个边际效应的图？
谢谢谢谢 周末帮教授干了两天活 今晚回来马上试试
大神 今天我终于把回归结果跑出来了 准备计算边际效应 但是看你的命令语 操作起来还是有很多不理解的地方 比如说 sum w if e(sample) scalar wm = r(mean) 这里头的e和r是从哪里来的？r就是从sum 里面计算出来的mean吗 还有后面的scalar main = _b[w]中的b 就照样着这么写就行了吗？
