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  • STATA固定效应的时间固定和个体固定效应估计方法、检验策略操作步骤最近在研究空间动态面板模型,其中涉及到固定效应模型要确定时间固定和个体固定效应时,由于在stata中使用,查阅了很多文献最终攻克该难题,具体...

    STATA固定效应的时间固定和个体固定效应估计方法、检验策略和操作步骤

    最近在研究空间动态面板模型,其中涉及到固定效应模型要确定时间固定和个体固定效应时,由于在stata中使用,查阅了很多文献最终攻克该难题,具体估计方法如下,顺便包含了混合估计、固定效应和随机效应的估计方法,详细的可靠的是固定效应:

    一、混合估计模型:

    reg cp ip

    二、固定效应模型

    1.个体固定效应模型:

    tsset id year

    xtreg Y X, fe 或者 xtreg Y X , fe i(id)

    针对个体固定效应(H0:不存在个体固定效应)的F检验自动生成,如果p<=10%则应该选择个体固定效应。

    2.时刻固定效应模型:

    (1)麻烦的间接方法

    tsset id year

    xi:reg Y X i.year

    对于时间固定效应模型的检验不是很直接,要用wald检验,相应的命令为:

    建设是四年数据,时间虚变量为 _Iyear_2、 _Iyear_3、 _Iyear_4,那么wald检验

    test _Iyear_2=_Iyear_3= _Iyear_4

    test _Iyear_2=_Iyear_3= _Iyear_4=0

    (2)巧妙的方法

    这个方法有点麻烦,后来论坛中有人聪明的提出一种方法,让人眼前一亮,就是将时间和截面变量交换位置,之前得到的是个体固定效应,之后就是时间固定效应,具体如下:

    tsset year id

    xtreg Y X,fe

    针对时期固定效应(H0:不存在时期固定效应)的F检验自动生成。

    我刚开始对此方法不是很有信心,最后自己将其与第一种方法做了对比发觉,估计的参数值和其他统计量均为一致性,因此推荐后面这种方法。

    (3)直接的方法

    参照个体固定效应的方法,我们再推荐一种简便直接方法:

    tsset id year

    xtreg Y X ,fe i(year)

    针对时期固定效应(H0:不存在时期固定效应)的F检验自动生成。

    比较三种方法,第二、三种方法更为直接和有效,第一种与他们的区别还有一点就是常数项估计值不同,而第二种方法缺乏理论依据和现实做的人比较少,因此综合来看,第三种方法最为有效和直接。

    3.时刻个体双固定效应模型

    实际上连玉君讲义中的时间效应(人大经济论坛出的stata论文专题讲义的p230)是时间个体双固定效应,可以这样理解fe只是固定个体效应,比如在个体固定效应模型中,输入fe和输入fe i(id),得到的F值和p值均一致,另外从stata命令的中看sigma_u:panel-level standard deviation,F_f:F for u_i=0,均在说个体效应问题而时间效应已经通过设置时间虚拟变量进行了控制。具体方法如下:

    xtset id year

    xi:xtreg y x1 x2 i.year,fe

    这种方法有个问题是,估计的时候可能会出现:

    “independent variables are collinear with the panel variable year”

    解决的办法是从新生成一个panel varible比如code,此code是id和year的综合,前提是提前设置了

    tsset id year。然后按照如下命令进行:

    gen code =year+id

    tsset code year

    xi:xtreg y x1 x2 i.year,fe

    针对时期固定效应(H0:不存在时期固定效应)的F检验自动生成。

    最后在三种模型中到底选择哪个,主要根据F检验值是否显著进行判断,第一个显著后面不显著就选个体固定效应模型,第 二个显著其他不显著选择时间固定效应模型,第 三个显著意味着前两个均显著,那么选择个体时间双固定模型。

    三、随机效应模型

    tsset id year

    xtreg cp ip,re

    四、回归系数不同的面板数据模型

    by id: reg cp ip

    然后把斜率&截距整理合成一下就ok。

    五、针对固定效应和随机效应模型选择主要根据Hausman检验结果判定:

    xtreg cp ip, fe

    est store FE

    xtreg cp ip, re

    est store RE

    hausman FE RE 由于原假设是随机效应和固定效应无差异,如果拒绝原假设,则采用固定效应模型,否则随机效应模型。

    补充内容 (2013-12-16 09:01):

    固定效应模型分为三种:个体固定效应模型、时刻固定效应模型和个体时刻固定效应模型)。如果我们是对个体固定,则应选择个体固定效用模型。但是,我们还需作个体固定效应模型和混合估计模型的选择。

    补充内容 (2013-12-16 09:01):

    所以,就要作F值检验。

    补充内容 (2013-12-16 09:02):

    H0:对于不同横截面模型截距项相同(建立混合估计模型)。SSEr

    H1:对于不同横截面模型的截距项不同(建立时刻固定效应模型)。SSEu

    补充内容 (2013-12-16 09:02):

    F统计量定义为:

    F=[( SSEr – SSEu)/(T+k-2)]/[ SSEu/(NT-T-k)]

    补充内容 (2013-12-16 09:02):

    其中,SSEr,SSEu分别表示约束模型(混合估计模型的)和非约束模型(个体固定效应模型的)的残差平方和(Sum squared resid)。非约束模型比约束模型多了T–1个被估参数。需要指出的是:当模型中含有k个解释变量时,

    补充内容 (2013-12-16 09:02):

    F统计量的分母自由度是NT-T- k。通过对F统计量我们将可选择准确、最佳的估计模型。

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  • 睡前水一发,有纰漏还请见谅。...对这类模型,我们的个体固定效应模型估计策略就是方程两边对时间取平均,所得新的方程与原方程做差消去这个截距项,再用OLS估计,所得估计量就是一致的。这就解决了不随时...

    睡前水一发,有纰漏还请见谅。

    大部分(或者说我接触过的大部分)固定效应模型就是指个体固定效应模型。在这类模型中,截距项代表个体异质性,不随时间变化,无法被观测。这样通常的方法就无法对其进行估计,而如果单纯的不考虑它,又会产生遗漏变量的问题。对这类模型,我们的个体固定效应模型估计策略就是方程两边对时间取平均,所得新的方程与原方程做差消去这个截距项,再用OLS估计,所得估计量就是一致的。这就解决了不随时间变化,但因个体而异的遗漏变量问题。

    当然,也可使用LSDV法进行上述估计,这种方法的优点在于可以估计不随时间变化的个体特征,缺点是引入一大堆虚拟变量,一是看起来麻烦,二是一不小心就超过软件的能力范围了。。

    时间固定效应模型是指,在需要考虑的模型中,有不随个体变化,但是随时间变化的变量。在这时,我们考虑个体固定效应的同时,还需要考虑时间固定效应。两者都考虑的模型也就是我们说的双向固定效应模型了。这种模型通常的估计策略就是LSDV方法(虚拟变量大法好)。如果嫌麻烦,同时又能证明ds随着时间的流逝,模型中的变量变化幅度大致相同,那么直接引入一个时间趋势项就好了。

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  • 方差分析主要有三种模型:即固定效应模型(fixedeffectsmodel),随机效应模型(randomeffectsmodel),混合效应模型(mixedeffectsmodel)。所谓的固定、随机、混合,主要是针对分组变量而言的。固定效应模型,表示你打算...

    (

    fixed effects model

    )

    (

    random effects model

    )

    ,混合效应模型(

    mixed effects model

    )

    所谓的固定、随机、混合,主要是针对分组变量而言的。

    固定效应模型,

    表示你打算比较的就是你现在选中的这几组。

    例如,

    我想比较

    3

    种药物的疗

    效,

    我的目的就是为了比较这三种药的差别,

    不想往外推广。

    这三种药不是从很多种药中抽

    样出来的,不想推广到其他的药物,结论仅限于这三种药。

    “固定”的含义正在于此,这三

    种药是固定的,不是随机选择的。

    随机效应模型,

    表示你打算比较的不仅是你的设计中的这几组,

    而是想通过对这几组的比较,

    推广到他们所能代表的总体中去。

    例如,

    你想知道是否名牌大学的就业率高于普通大学,

    选择了北大、清华、

    北京工商大学、

    北京科技大学

    4

    所学校进行比较,你的目的不是为了比

    较这

    4

    所学校之间的就业率差异,而是为了说明他们所代表的名牌和普通大学之间的差异。

    你的结论不会仅限于这

    4

    所大学,而是要推广到名牌和普通这样的一个更广泛的范围。

    “随

    机”的含义就在于此,这

    4

    所学校是从名牌和普通大学中随机挑选出来的。

    混合效应模型就比较好理解了,就是既有固定的因素,也有随机的因素。

    一般来说,只有

    固定效应模型,

    才有必要进行两两比较,

    随机效应模型没有必要进行两两比较,

    因为研究的

    目的不是为了比较随机选中的这些组别。

    固定效应和随机效应的选择是大家做面板数据常常要遇到的问题,一个常见的方法是做

    huasman

    检验,即先估计一个随机效应,然后做检验,如果拒绝零假设,则可以使用固定效

    应,反之如果接受零假设,则使用随机效应。

    但这种方法往往得到事与愿违的结果。另一个

    想法是在建立模型前根据数据性质确定使用那种模型,

    比如数据是从总体中抽样得到的,

    可以使用随机效应,比如从

    N

    个家庭中抽出了

    M

    个样本,则由于存在随机抽样,则建议使

    用随机效应,反之如果数据是总体数据,比如

    31

    个省市的

    Gdp

    ,则不存在随机抽样问题,

    可以使用固定效应。

    同时,

    从估计自由度角度看,

    由于固定效应模型要估计每个截面的参数,

    因此随机效应比固定效应有较大的自由度

    .

    固定效应模型

    固定效应模型(

    fixed effects model

    )的应用前提是假定全部研究结果的方向与效应大小基

    本相同,

    即各独立研究的结果趋于一致,

    一致性检验差异无显著性。

    因此固定效应模型适用

    于各独立研究间无差异,或差异较小的研究。

    固定效应模型是指实验结果只想比较每一自变项之特定类目或类别间的差异及其与其他自

    变项之特定类目或类别间交互作用效果,

    而不想依此推论到同一自变项未包含在内的其他类

    目或类别的实验设计。

    例如:

    研究者想知道教师的认知类型在不同教学方法情境中,

    对儿童

    学习数学的效果有何不同,

    其中教师和学生的认知类型,

    均指场地依赖型和场地独立型,

    不同的教学方法,则指启发式、讲演式、编序式。当实验结束时,研究者仅就两种类型间的

    交互作用效果及类型间的差异进行说明,

    而未推论到其他认知类型,

    或第四种教学方法。

    (

    random effect model

    )

    、混合效应模型(

    mixed effect model

    )

    随机效应模型

    random effects models

    随机效应模型

    (random effects models)

    是经典的线性模

    型的一种推广,

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  • 我今天学习了“互助问答第211期:变量是否需要加单独项问题”之后,想请教老师几个问题:是不是在控制个体-年份交互固定效应后,就不需要在单独控制个体固定效应和年份固定效应了?还有,比如在双重差分回归中,如果...

    尊敬的老师:

    您好!我今天学习了“互助问答第211期:变量是否需要加单独项问题”之后,想请教老师几个问题:是不是在控制个体-年份交互固定效应后,就不需要在单独控制个体固定效应和年份固定效应了?还有,比如在双重差分回归中,如果控制了个体-年份交互固定效应,是不是就不用再控制个体固定效应和年份固定效应了?即不需要在回归中加入treat和post单独项了?

    交互效应面板模型设定时,控制了个体和时间的交互效应就不需要再同时个体效应和时间效应。同样,在双重差分估计时,控制时间和个体的交互效应就包含了个体固定和时间固定,不用再加入treat和post变量

    往期回顾:

    互助问答第211期:变量是否需要加单独项问题

    互助问答第210期:动态面板模型问题

    互助问答第209期:多时点DID平行趋势检验的问题

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    学术指导:张晓峒老师

    本期解答人:任婉婉老师

    编辑:杨志媛

    统筹:李丹丹

    技术:林毅

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空空如也

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个体固定效应和时间固定效应