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2017-03-21
大神们好,我问一下,我的问题是一个因变量y,三个自变量,用reg做回归时,都显著,但是用固定效应模型做回归时其中一个不显著,但是这个变量又是我关注的,用随机效应模型也一样,最后用豪斯曼检验得出得用固定效应模型。然后我就采取对y,x(1,2,3)进行取对数,再用固定效应模型回归,那个原先不显著的还是不显著,但是我对y值取对数,对因变量不取对数情况下,原先不显著的自变量在0.05水平下不显著,但是在0.1水平下显著,所以想请教大神们一下。
代码及结果如下:
encode province,gen(provin)

.
. xtset  provin year
       panel variable:  provin (strongly balanced)
        time variable:  year, 2005 to 2014
                delta:  1 unit

. xtreg  ce cs tis es, fe

Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       300
Group variable: provin                          Number of groups   =        30

R-sq:  within  = 0.7108                         Obs per group: min =        10
       between = 0.0435                                        avg =      10.0
       overall = 0.0778                                        max =        10

                                                F(3,267)           =    218.73
corr(u_i, Xb)  = -0.3896                        Prob > F           =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
          ce |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          cs |   1.21e+09   7.47e+07    16.24   0.000     1.07e+09    1.36e+09
         tis |   1.17e+08   1.14e+08     1.03   0.304    -1.07e+08    3.41e+08
          es |   4.36e+08   3.55e+07    12.26   0.000     3.66e+08    5.06e+08
       _cons |  -6.15e+08   5.32e+07   -11.56   0.000    -7.19e+08   -5.10e+08
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  2.661e+08
     sigma_e |   43558580
         rho |  .97389498   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(29, 267) =   198.20             Prob > F = 0.0000

. xtreg  ce cs tis es, re

Random-effects GLS regression                   Number of obs      =       300
Group variable: provin                          Number of groups   =        30

R-sq:  within  = 0.7085                         Obs per group: min =        10
       between = 0.0730                                        avg =      10.0
       overall = 0.1124                                        max =        10

Random effects u_i ~ Gaussian                   Wald chi2(3)       =    611.21
corr(u_i, X)       = 0 (assumed)                Prob > chi2        =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
          ce |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          cs |   1.14e+09   7.45e+07    15.26   0.000     9.91e+08    1.28e+09
         tis |   4.75e+07   1.16e+08     0.41   0.681    -1.79e+08    2.74e+08
          es |   4.65e+08   3.55e+07    13.09   0.000     3.95e+08    5.34e+08
       _cons |  -5.66e+08   6.55e+07    -8.64   0.000    -6.95e+08   -4.38e+08
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  1.999e+08
     sigma_e |   43558580
         rho |  .95468299   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------

. gen lnce=log(ce)

. xtreg  lnce cs tis es, fe

Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       300
Group variable: provin                          Number of groups   =        30

R-sq:  within  = 0.7683                         Obs per group: min =        10
       between = 0.0330                                        avg =      10.0
       overall = 0.0598                                        max =        10

                                                F(3,267)           =    295.10
corr(u_i, Xb)  = -0.3420                        Prob > F           =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
        lnce |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          cs |   4.177678   .1989736    21.00   0.000     3.785921    4.569435
         tis |  -.5035035   .3030574    -1.66   0.098     -1.10019    .0931827
          es |   1.144738    .094668    12.09   0.000     .9583471    1.331129
       _cons |   16.63639   .1416278   117.47   0.000     16.35754    16.91524
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .94466292
     sigma_e |   .1160233
         rho |  .98513947   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(29, 267) =   344.65             Prob > F = 0.0000

. xtreg  lnce cs tis es, re

Random-effects GLS regression                   Number of obs      =       300
Group variable: provin                          Number of groups   =        30

R-sq:  within  = 0.7670                         Obs per group: min =        10
       between = 0.0516                                        avg =      10.0
       overall = 0.0823                                        max =        10

Random effects u_i ~ Gaussian                   Wald chi2(3)       =    821.78
corr(u_i, X)       = 0 (assumed)                Prob > chi2        =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
        lnce |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          cs |   4.012193    .201918    19.87   0.000     3.616441    4.407945
         tis |  -.6397415   .3107922    -2.06   0.040    -1.248883   -.0305998
          es |   1.217173   .0961572    12.66   0.000     1.028708    1.405637
       _cons |   16.72949   .1965021    85.14   0.000     16.34435    17.11462
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .70361277
     sigma_e |   .1160233
         rho |  .97352891   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------


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2017-3-22 07:00:24
1. 请用 fe 选项。 2. 请加 robust 选项。3. 也可顺便试试对 x 取对数。 4. 你的问题是啥?取对数是可以的,虽然解释意义与 level 时不太一样!
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2017-3-22 11:29:43
黃河泉 发表于 2017-3-22 07:00
1. 请用 fe 选项。 2. 请加 robust 选项。3. 也可顺便试试对 x 取对数。 4. 你的问题是啥?取对数是可以的, ...
大神您好,我用了fe,xtreg  lnce cs tis es, fe不知道是不是这样;第二个j加robust选项不知道怎么用,大神。第三个是对x取对数用过,但是结果仍是在0.05以及0.1的水平下不显著。第四个问题是,我只对y进行取对数,对x不进行取对数,这样可以吗?导师说一般只对经济指标取对数以及我这种只对y取对数,不对x取对数的情况好像并没有,我找不到文献依据向导师证明前人用过。但是现在我只对y取对数情况下,tis第三产业占GDP比重这个指标在0.1的情况下是显著的,所以想问大神这样该怎么办。
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2017-3-22 11:29:47
黃河泉 发表于 2017-3-22 07:00
1. 请用 fe 选项。 2. 请加 robust 选项。3. 也可顺便试试对 x 取对数。 4. 你的问题是啥?取对数是可以的, ...
大神您好,我用了fe,xtreg  lnce cs tis es, fe不知道是不是这样;第二个j加robust选项不知道怎么用,大神。第三个是对x取对数用过,但是结果仍是在0.05以及0.1的水平下不显著。第四个问题是,我只对y进行取对数,对x不进行取对数,这样可以吗?导师说一般只对经济指标取对数以及我这种只对y取对数,不对x取对数的情况好像并没有,我找不到文献依据向导师证明前人用过。但是现在我只对y取对数情况下,tis第三产业占GDP比重这个指标在0.1的情况下是显著的,所以想问大神这样该怎么办。
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2017-3-22 11:29:49
黃河泉 发表于 2017-3-22 07:00
1. 请用 fe 选项。 2. 请加 robust 选项。3. 也可顺便试试对 x 取对数。 4. 你的问题是啥?取对数是可以的, ...
大神您好,我用了fe,xtreg  lnce cs tis es, fe不知道是不是这样;第二个j加robust选项不知道怎么用,大神。第三个是对x取对数用过,但是结果仍是在0.05以及0.1的水平下不显著。第四个问题是,我只对y进行取对数,对x不进行取对数,这样可以吗?导师说一般只对经济指标取对数以及我这种只对y取对数,不对x取对数的情况好像并没有,我找不到文献依据向导师证明前人用过。但是现在我只对y取对数情况下,tis第三产业占GDP比重这个指标在0.1的情况下是显著的,所以想问大神这样该怎么办。
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2017-3-22 11:29:50
黃河泉 发表于 2017-3-22 07:00
1. 请用 fe 选项。 2. 请加 robust 选项。3. 也可顺便试试对 x 取对数。 4. 你的问题是啥?取对数是可以的, ...
大神您好,我用了fe,xtreg  lnce cs tis es, fe不知道是不是这样;第二个j加robust选项不知道怎么用,大神。第三个是对x取对数用过,但是结果仍是在0.05以及0.1的水平下不显著。第四个问题是,我只对y进行取对数,对x不进行取对数,这样可以吗?导师说一般只对经济指标取对数以及我这种只对y取对数,不对x取对数的情况好像并没有,我找不到文献依据向导师证明前人用过。但是现在我只对y取对数情况下,tis第三产业占GDP比重这个指标在0.1的情况下是显著的,所以想问大神这样该怎么办。
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