固定效应 虚拟变量模型可以加入地区控制变量么

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今天也搜了好多帖子,但是到现在还是晕乎乎的,求各位大神点拨一下。
处理N多个公司好几年的一些数据,考虑到这些公司处于不同的行业,分布在不同的地区这种,觉得会对模型有影响,想考虑一下是否存在差别。
于是乎就想处理成很简单的虚拟变量。
但是用的是固定效应模型,行业、地区这种不随时间改变的变量如果直接在模型中用虚拟变量的形式加入,会被omitted掉。
那么这个时候,应该怎么来考虑这些差别?
用的stata基本命令如下
xtreg y x i.year , fe vce(cluster id)
但是直接加入虚拟变量industry area是不ok的,那么应该怎么做?
xtreg y x industry area i.year , fe vce(cluster id)
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载入中......
n个行业选择n-1个虚拟变量,这样应该不会有共线性。可以试试
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&&&&三类儿童与城市完整家庭儿童比较的结果。除留守儿童比城市完整家庭儿童的自我激励差之外,在其他所有因变量上都没有显著差别,因此我们得出结论:城市留守儿童不存在情感障碍。这与农村儿童的结论一致。&&&&
然而,随迁儿童与城市完整家庭儿童存在一些差别。生活在同样社区内的随迁儿童更可能与父母争吵。这种现象比表3中随迁儿童与农村完整家庭儿童更显著,这说明城市的影响可能因迁移本身而增大。&&&&
与城市完整家庭儿童相比,随迁儿童有好朋友的可能性较小,虽然在引入控制变量后,其效应被大大降低且变得不显著。他们有高自尊的可能性也较小。因为本研究分析的数据是截面数据而非跟踪数据,我们不能对前面农村经历与城市经历相比的效应和迁移效应下决断。&&&&
随迁儿童比当地的城市儿童面临的风险要大,随迁儿童比城市完整家庭儿童抑郁的可能性显著要小。其原因目前尚不清楚,但这可能反映出随迁儿童的坚韧性或生活环境的改善,或两者都有——我们注意到表2中迁移家庭收入的均值与城市完整家庭相当,高于其他各组。&&&&前面三组分析的结果概括在表7中。可以看到,传统回归分析和固定效应分析产生的结果多少有些不同。传统回归方法揭示的居住类型的部分效应反映出居住在不同社区儿童的情感健康状况是不一样的。固定效应模型控制了所有社区特征,因而提供了居住类型对因变量真实效应的较好估计。然而,从描述的角度出发,传统方法较好地提供了一幅描绘我国儿童与不同居住类型相关的情感健康状况的图画。
&&&&发布于日 10:48 |
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上火签到天数: 11 天连续签到: 1 天[LV.3]偶尔看看II
请问 运用面板数据模型的固定效应模型时,还需不需要加代表年度的虚拟变量?加和不加的结果不同,差别是什么?
载入中......
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应该加。控制时间趋势
即是双向固定模型,越来越流行的做法是对时间效应进行控制
寻梦?撑一支长篙,向青草更青处漫溯;满载一船星辉,在星辉斑斓里放歌。
同问啊。。。
我也要做这个问题了,初步的打算是加进去。不过作为参照,也看看不加的结果
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Eviews面板数据之固定效应模型
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