固定效应模型如何获得Adj_R2

匿名

15861

收藏 2010-06-10

连老师：
   您好！我的数据是属于“大N小T”型非平衡面板数据，有几个问题想咨询一下：
   （1）使用xtreg y x1 x2 x3 x4 x5, fe回归时，为什么不能使用检验截面相关？出现如下的错误提示：Error: too few common observations across panel.no observations。我还试了您提供的xtcsd检验方法，也不能进行检验，软件提示：There are not enough common observations to perform Frees or Friedmand tests。如果这两个命令都不能检验，那么有什么其他方法可以检验非平衡面板的截面相关问题吗？
   （2）是否可以不检验截面相关的存在与否，直接使用“xtscc y x1 x2 x3 x4 x5, fe”直接回归？因为这个命令已经考虑了异方差和截面相关问题。
   （3）使用“xtreg y x1 x2 x3 x4 x5, fe”回归与混合效应模型进行F检验，进行模型选择，作为参照的混合效应模型不考虑异方差、共线性和序列相关等问题，直接使用“reg y x1 x2 x3 x4 x5”回归吗？如果F检验得到的是固定效应模型，那么使用xtscc命令对前者的异方差和截面相关进行修正，那么结果应该汇报哪个R2呢？Adj_R2如何得到？
      谢谢解答！
                                                                                                                                             STATA.L

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arlionn

2010-6-10 20:48:08

Anonymous 发表于 2010-6-10 19:44
连老师：
   您好！我的数据是属于“大N小T”型非平衡面板数据，有几个问题想咨询一下：
   （1）使用xtreg y x1 x2 x3 x4 x5, fe回归时，为什么不能使用检验截面相关？出现如下的错误提示：Error: too few common observations across panel.no observations。我还试了您提供的xtcsd检验方法，也不能进行检验，软件提示：There are not enough common observations to perform Frees or Friedmand tests。如果这两个命令都不能检验，那么有什么其他方法可以检验非平衡面板的截面相关问题吗？
A:  错误信息已经说得很清楚了，看来你的数据极度不平行，呵呵。目前还无法执行这样的检验。

   （2）是否可以不检验截面相关的存在与否，直接使用“xtscc y x1 x2 x3 x4 x5, fe”直接回归？因为这个命令已经考虑了异方差和截面相关问题。
A: 可以。

   （3）使用“xtreg y x1 x2 x3 x4 x5, fe”回归与混合效应模型进行F检验，进行模型选择，作为参照的混合效应模型不考虑异方差、共线性和序列相关等问题，直接使用“reg y x1 x2 x3 x4 x5”回归吗？
A: 是的。

如果F检验得到的是固定效应模型，那么使用xtscc命令对前者的异方差和截面相关进行修正，那么结果应该汇报哪个R2呢？Adj_R2如何得到？
A:  within-R2，它是唯一正确的R2。
至于 adj-R2，仍然可以采用我在 B7_Panel 第一个视频中介绍的方法，因为 xtscc 只影响各个系数的标准误和t值，并不会影响其系数估计值，因此也不会影响 R2 和 adj-R2 的计算。

*-- 如何得到调整后的 R2,即 adj-R2 ？
   use invest2.dta, clear
   qui tab id, gen(dum)
   cap drop dum1
   reg market invest stock dum*

   areg market invest stock, a(id)  /*更为简洁*/


      谢谢解答！
                                                                                                                                             STATA.L

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longjianhui

2010-6-10 21:31:49

谢谢老师的解答，听您的课非常有收获！

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arlionn

2010-6-11 07:24:44

承蒙夸奖！慢工出细活，还真是这样的，呵呵。

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longjianhui

2010-6-11 08:20:46

可是采用您在 B7_Panel 第一个视频中介绍的方法得到的R2 和 adj-R2 比xtreg估计中的within R2都大很多，这是什么原因呢？可不可以直接汇报使用areg回归得到的R2和adj_R2呢？背后的原因是什么？

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longjianhui

2010-6-11 10:38:49

连老师：
您好！除了（1）可是采用您在 B7_Panel 第一个视频中介绍的方法得到的R2 和 adj-R2 比xtreg估计中的within R2都大很多，这是什么原因呢？可不可以直接汇报使用areg回归得到的R2和adj_R2呢？背后的原因是什么？（2）我还想问一个问题，我设置的固定效应模型为：y=a0+u_i+a1x_it+a2x2_it+a3x1_it*x2_it+eit，在回归之后在STATA界面下，如何获得交互效应的图？命令是什么？如果存在与二次项交互，又该如何设置命令？谢谢!

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arlionn

2010-6-11 10:52:33

今天一天在珠海上课，明天回复你，见谅。

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longjianhui

2010-6-13 07:06:16

连老师好，看您有点忙，上面的问题是不是忘记解答了？

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arlionn

2010-6-13 17:44:20

longjianhui 发表于 2010-6-11 10:38
连老师：
您好！除了（1）可是采用您在 B7_Panel 第一个视频中介绍的方法得到的R2 和 adj-R2 比xtreg估计中的within R2都大很多，这是什么原因呢？可不可以直接汇报使用areg回归得到的R2和adj_R2呢？背后的原因是什么？
A: 的确存在你所言的这个问题。例子如下：
  use http://www.stata-press.com/data/r11/invest2.dta
  rename comp id
  rename time t
  tsset id t
  *-Pooled OLS with firm-dummies
xi: reg invest market stock i.id
est store ols
  *-areg
areg invest market stock, absorb(id)
est store areg
  *-FE
xtreg invest market stock, fe
est store FE
  *-Compare
esttab ols areg FE, nogap s(r2)

(1)
(2)
(3)

invest
invest
invest

market
0.106***
0.106***
0.106***

(6.67)
(6.67)
(6.67)

stock
0.347***
0.347***
0.347***

(14.35)
(14.35)
(14.35)

_Iid_2
46.69

(0.80)

_Iid_3
-166.1***

(-3.93)

_Iid_4
18.17

(0.31)

_Iid_5
168.6***

(4.06)

_cons
-76.07
-62.59*
-62.59*

(-1.14)
(-2.13)
(-2.13)

r2
0.937
0.937
0.800

原因在于模型（ols）和模型（areg）在归回过程中，其实都包含了N-1个个体虚拟变量，而模型（FE）则是先通过“去心”变换去除个体效果，然后再执行OLS回归。
因此，ols和areg的 TSS 和 ESS 都比较大，而 FE 的则比较小。换言之，虽然在FE模型中，非常数项的系数与前两个模型完全相同，但由于“去心”操作，使其损失了一些信息，致使模型拟合程度下降。

你可以采用 areg 或 ols 估计模型，进而报告相应的 r2 和 r2_adj.

（2）我还想问一个问题，我设置的固定效应模型为：y=a0+u_i+a1x_it+a2x2_it+a3x1_it*x2_it+eit，在回归之后在STATA界面下，如何获得交互效应的图？命令是什么？如果存在与二次项交互，又该如何设置命令？谢谢!
A: 不是很清楚你的意思。

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（2）我还想问一个问题，我设置的固定效应模型为：y=a0+u_i+（a1*x1）+（a2*x2）+（a3*x1*x2）+eit，在回归之后在STATA界面下，如何获得交互效应的图？命令是什么？如果存在与二次项交互，又该如何设置命令？谢谢!
假设方程中X1=研发投入，y=企业绩效，x2=企业成长，即企业成长不同，企业的研发投入对企业绩效的影响也不一样，即企业研发投入对企业绩效的影响收到企业成长的调节，这种调节效应的图在stata里面怎么实现（一次项的调节图附件可以参考）？
另外，假设研发投入是二次方（X2_sqr），调解效应图形应该是一个曲面，图形样子大概和附件中的图片长得差不多。在stata里面如何实现？

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longjianhui

2010-6-13 21:56:35

另外有几个关于标准化的问题：（1）标准化在面板数据中有没有必要？标准化的目的是什么？变量标准化之后进行回归与没有标准化的回归有什么区别？
（2）标准化只是针对连续变量吗？（3）标准化只要对每个连续性变量单独执行“egen newvar=std(oldvar), mean(0) std(1)”吗？有没有一个命令把所有的变量一次性标准化？谢谢！

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arlionn

2010-6-14 09:53:41

就我所在的 corporate finance 领域而言，很少使用标准化这种方法。
标准化只能针对连续变量进行。
若希望采用 egen 产生多个变量的标准化变量，可以采用视频中介绍的 foreach 命令，编写一个循环语句。

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arlionn

2010-6-14 11:53:42

arlionn 发表于 2010-6-13 17:44
longjianhui 发表于 2010-6-11 10:38
连老师：
您好！除了（1）可是采用您在 B7_Panel 第一个视频中介绍的方法得到的R2 和 adj-R2 比xtreg估计中的within R2都大很多，这是什么原因呢？可不可以直接汇报使用areg回归得到的R2和adj_R2呢？背后的原因是什么？
A: 的确存在你所言的这个问题。例子如下：
  use http://www.stata-press.com/data/r11/invest2.dta
  rename comp id
  rename time t
  tsset id t
  *-Pooled OLS with firm-dummies
xi: reg invest market stock i.id
est store ols
  *-areg
areg invest market stock, absorb(id)
est store areg
  *-FE
xtreg invest market stock, fe
est store FE
  *-Compare
esttab ols areg FE, nogap s(r2)

(1)
(2)
(3)

invest
invest
invest

market
0.106***
0.106***
0.106***

(6.67)
(6.67)
(6.67)

stock
0.347***
0.347***
0.347***

(14.35)
(14.35)
(14.35)

_Iid_2
46.69

(0.80)

_Iid_3
-166.1***

(-3.93)

_Iid_4
18.17

(0.31)

_Iid_5
168.6***

(4.06)

_cons
-76.07
-62.59*
-62.59*

(-1.14)
(-2.13)
(-2.13)

r2
0.937
0.937
0.800

原因在于模型（ols）和模型（areg）在归回过程中，其实都包含了N-1个个体虚拟变量，而模型（FE）则是先通过“去心”变换去除个体效果，然后再执行OLS回归。
因此，ols和areg的 TSS 和 ESS 都比较大，而 FE 的则比较小。换言之，虽然在FE模型中，非常数项的系数与前两个模型完全相同，但由于“去心”操作，使其损失了一些信息，致使模型拟合程度下降。

你可以采用 areg 或 ols 估计模型，进而报告相应的 r2 和 r2_adj.

2010-06-14 补充：
具体说明，请参见“Verbeek, M., 2008, A guide to modern econometrics[M], Wiley.”（下载地址：http://www.pinggu.org/bbs/a-263783.html），section 10.2.4 Goodness-of-fit.

（2）我还想问一个问题，我设置的固定效应模型为：y=a0+u_i+a1x_it+a2x2_it+a3x1_it*x2_it+eit，在回归之后在STATA界面下，如何获得交互效应的图？命令是什么？如果存在与二次项交互，又该如何设置命令？谢谢!
A: 不是很清楚你的意思。

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arlionn

2010-6-14 11:55:42

Anonymous 发表于 2010-6-13 21:44
（2）我还想问一个问题，我设置的固定效应模型为：y=a0+u_i+（a1*x1）+（a2*x2）+（a3*x1*x2）+eit，在回归之后在STATA界面下，如何获得交互效应的图？命令是什么？如果存在与二次项交互，又该如何设置命令？谢谢!
假设方程中X1=研发投入，y=企业绩效，x2=企业成长，即企业成长不同，企业的研发投入对企业绩效的影响也不一样，即企业研发投入对企业绩效的影响收到企业成长的调节，这种调节效应的图在stata里面怎么实现（一次项的调节图附件可以参考）？
另外，假设研发投入是二次方（X2_sqr），调解效应图形应该是一个曲面，图形样子大概和附件中的图片长得差不多。在stata里面如何实现？

A: 有关绘图相关的命令，我在stata初级视频（2010）中有详细介绍，请参考有关三维图形的介绍。surface 命令。