您好！关于固定效应模型中的非时变变量还有一个小问题：根据您的回答，似乎可以认为控制了个体固定效应，就是控制了所有不随时间而变仅随个体而变的变量；控制了时间固定效应，就是控制了所有不随个体而变仅随时间而变的变量。
那么，我所希望研究的自变量不也被控制了吗？
另外，如图中所示，红框中是作者用作控制变量的一些非时变的虚拟变量。那他既然控制了个体、时间和其他别的效应，理论上已经把所有变量都控制了，为什么还要多此一举引入一些非时变的变量作为控制变量呢？而这些非时变变量在固定效应模型下为什么还能得出回归系数呢？

你的第一段话肯定是没错的，这就是个体固定效应和时间固定效应的定义。至于你所研究的自变量，我不太清楚是什么。但请注意：如果这不是你关注的核心解释变量，只是控制变量，那么你不控制这个变量，是没有问题的。
就这篇文章来讲，这篇文章中的“个体”指的是什么？你能否把完整的文章发上来？

意思就是，如果同时控制了个体固定效应和时间固定效应，那么关键解释变量（要么是随个体而变的，要么是随时间而变的）不就也会被控制了吗？
附上该文章：按道理说，控制了固定效应后，用非时变的变量无论是作为解释变量或者控制变量，回归结果都应该显示“omitted”才对呀，不应该出现图中所示的有回归系数的情况吧？既然已经控制了个体固定效应，意味着已经控制了所有非时变的控制变量，那为什么还要像图中那样多此一举引入那么多控制变量呢？而奇怪的是，这些控制变量还能得出回归系数。

如果关键解释变量不随时间而变，那的确没办法控制个体固定效应，否则会出现完全多重共线性。但这篇文章并没有控制个体固定效应。

我还是比较倾向于他控制了个体固定效应，正如我给您的留言中所说，“省份”应该就是这篇文章的个体。假如您认为这说不通，但这篇文章控制了时间固定效应这一点应该是可以达成共识的，然而作者还是引入了一些时变的控制变量，似乎也存在类似的问题？

个人认为，关于这篇文章，样本中的每个债券才是个体。

根据您提供的信息和问题列表，下面是对您的疑问的详细解答：

1. **混合横截面与非平衡面板的区别**：
   - 您描述的数据集属于非平衡面板数据。非平衡面板数据是指在时间序列中不同的实体（如公司）可能有不同长度的时间序列数据，也就是说某些公司的数据可能覆盖了整个时间段，而其他公司可能只有一部分时间点的数据。
   - 缺失值通常指的是在理论上应存在但实际未观测到的数值。就您的情况而言，确实存在缺失值，例如B公司在2017年没有数据。

2. **STATA中的数据导入**：
   - 在导入数据时，对于非平衡面板数据集，标准的做法是为每个公司每年创建一行记录，即使该公司在那一年不存在或没有相关数据。因此，对于B公司，在2017年的数据行中应填入缺失值（如"."表示STATA中的缺失值），这有助于后续的数据分析和处理。

3. **变量设置的可行性**：
   - 图中所标注的“非时变”变量在面板数据分析中非常常见，它们指的是在整个观测期对特定个体保持不变的特性。例如，公司的行业属性、注册地等。
   - 这类变量可以在模型中作为解释变量使用，但要注意，在进行回归分析时，需要检查这些变量是否真正不随时间变化。

4. **非平衡面板数据处理方法**：
   - 非平衡面板在处理上确实可以借鉴平衡面板的方法，比如可以应用混合效应模型、固定效应或随机效应模型。然而，处理非平衡面板数据时需要注意处理缺失值和样本大小的变化带来的影响。
   - 可能遇到的问题包括：估计偏差（如果缺失不是随机的）、效率降低（由于信息减少）以及在某些情况下可能会导致不一致的参数估计。

5. **关于E公司数据的考虑**：
   - E公司在2020年才开始有数据，这确实会带来分析上的挑战。然而，在实证研究中，并非所有公司都需要相同长度的数据序列才能进行有效的比较和分析。
   - 是否保留这类仅有短时间数据的实体取决于您的研究目标、假设检验以及缺失数据处理策略。在某些情况下，可以通过多种方法（如多重插补）来填补或预测缺失值，从而使得E公司的数据可以被纳入分析中。

对于是否保留E公司的问题，在实际操作中，如果您的样本量足够大，并且模型对数据的稳健性较强，那么包含这类仅有短时间序列数据的实体是可行的。但是，应该在研究报告和方法部分明确指出这一决策及其可能带来的影响。同时，可以考虑做敏感性分析，即比较包括E公司与不包括时的结果差异，来评估其对研究结论的影响。

希望上述解答能够帮助您更好地理解和处理非平衡面板数据集的问题！如果有任何进一步的疑问或需要更具体的指导，请随时提问。

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