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2020-02-25
xtreg y treat period treat_period x1 x2 x3 x4 x5 x6  , fe i(year) rxi: reg y treat period treat_period x1 x2 x3 x4 x5 x6 i.year, r

我在做双重差分,想控制时间固定效应,我认为如上两式应该是等价的,但运行结果表明,两者系数相同而显著性却出现了明显差异,尤其是treat_period项系数由不显著到显著。

十分困惑,初学计量,恳请各位前辈指点!



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2020-2-25 12:55:30
很明显不等价,第一个控制了个体固定效应,第二个没有。所以第二个如果也要控制个体固定效应,还需要加个体虚拟变量,两个才等价。如果你只想控制时间,那第一个就不对了。
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2020-2-26 12:19:33
Sea.Zeng 发表于 2020-2-25 12:55
很明显不等价,第一个控制了个体固定效应,第二个没有。所以第二个如果也要控制个体固定效应,还需要加个体 ...
非常感谢您的耐心答复。
我还是有些疑惑 为什么控制的固定效应不同,而系数却相同呢
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2020-2-26 14:48:12
Jingle_ww 发表于 2020-2-26 12:19
非常感谢您的耐心答复。
我还是有些疑惑 为什么控制的固定效应不同,而系数却相同呢
实在不好意思,我看错了,我昨天没有仔细看。你的第一个代码(即xtreg代码)不是常规的固定效应代码,是以年份分组的(常规的代码是以个体分组的)。如果这样看,你这两个代码的意义大致是相同的,唯一的不同在于使用的标准误,标准误的不同会使得显著性不同:第一个代码(xtreg)是聚类稳健标准误,第二个代码(reg)是异方差稳健标准误。你把第二个代码修改一下,改成reg y treat period treat_period x1 x2 x3 x4 x5 x6 i.year, vce(cluster year)。这样和第一个代码的意义就相同了。但是尽管如此,标准误可能还是会有些细微的不同,不过区别应该不会太大。
一般而言,对于面板数据,聚类稳健标准误比异方差稳健标准误更可靠,因为其假设比异方差稳健标准误要弱。但是这里考虑到的你的代码是聚类到时间,目前其实很少有人这么做。这是因为,聚类稳健标准误是指,允许组内自相关,换言之,一组之内的个体是存在序列相关性的。聚类到个体的意思是:不同的个体是独立的,每个个体在不同时间上的样本可能存在相关性。反过来,聚类到时间的意思是:不同时间上的样本都是独立的,但是同一个时间上的所有个体都可能存在相关性。以上两种聚类方法,很显然聚类到个体更符合现实情况。一般而言,聚类到个体的例子更多。
再次抱歉!
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2020-2-27 21:45:13
Sea.Zeng 发表于 2020-2-26 14:48
实在不好意思,我看错了,我昨天没有仔细看。你的第一个代码(即xtreg代码)不是常规的固定效应代码,是 ...
您的解释让我非常明白了,
再次非常非常感谢您 ![loveliness]
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2020-3-4 20:53:49
想问下楼主,进行多期双重差分时,你模型里的treat*period是怎么设定的每年都有一个吗?为什么我按照类似的方法设定模型但回归结果中的treat会被ommitted掉

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