面板模型引入固定时间效应stata怎么操作
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发布时间：2022-04-23 12:35
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热心网友
时间：2022-06-17 00:25
短面板处理 面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据，因此其存在截面数据没有的优势，在用stata进行面板数据的估计时，一般选择xtreg命令进行拟合。本节主要论述短面板的stata实现，即时间维度T相对于截面数n较小的数据。在那种情况下，由于T较小，每个个体的信息较少，故无从讨论扰动项是否存在自相关，我们一般假设其同分布。 面板数据维度的确定 在面板数据进行模型估计前，要进行面板数据的维度确定。由于面板数据既有截面数据又有时间序列，而stata不能自动识别，因此，必须使得stata得知哪一部分是截面数据，而哪一部分是时间序列。 设置面板数据维度的基本命令为： xtsetpanelvartimvar[,tsoptions] 其中panelvar代表截面数据变量，timvar代表时间序列变量。 选取某一面板数据进行维度设定： xtsetfcodeyear
stata中处理面板数据如何选择模型
方法的选择一般基于因变量类型。对面板数据而言，当因变量为连续变量时，可在混合ols回归、固定效应模型和随机效应模型间选择，有相应的检验统计量；当因变量为类别变量时，有面板logit模型，又可分为二分类，无序多分类和有序多分类面板logit。
先用xtset设定面板数据然后用xtreg，fe操作就可以做面板数据固定效应啦面板数据回归分析我很熟悉的
面板数据之固定效应模型 当您只对分析的影响感兴趣时，使用固定效果(FE)随时间变化的变量。 FE探讨预测因子和结果变量之间的关系(国家、个人、公司等)，每个实体都有自己的特点是否会影响预测变量(例如，是男性还是女性?能够影响对某一问题的看法;或者一个特定的*体系国家可以对贸易或GDP产生一些影响;或公司的商业惯例可能影响其股价)。
当使用FE时，我们假设个人内部的某些东西可能会影响预测或结果变量，我们需要控制这些。这就是背后的基本原理：实体误差项与预测变量之间的相关性假设。FE模型去掉这些时不变特性的影响，这样我们就可以评估结果变量上的预测因子。 FE模型的另一个重要假设是这些time-invariant特征是独一无二的个体，不应该与其他个体相关特征。每个实体是不同的，因此实体的误差项和常数(捕捉个体特征)不应该与其他特征相关联。如果误差项是相关的，那么FE是不合适的，因为推论可能是不正确的，你需要建立这种关系的模型(可能使用随机效应)，需要使用豪斯曼检验，
热心网友
时间：2022-06-17 00:25
面板数据分析与Stata应用笔记整理自慕课上浙江大学方红生教授的面板数据分析与Stata应用课程，笔记中部分图片来自课程截图
一、面板数据的定义
面板数据(panel data或longitudinaldata)，指的是在一段时间内跟踪同一组个体(indivial)的数据。它既有横截面的维度(n个个体)，又有时间维度(T个时期)。是同时在时间和截面上取得的二维数据，又称时间序列与截面混合数据（polled timeseries and cross section data）。
一个T=3的面板数据结构如下所示
二、面板数据的分类
面板数据类型通常分为三类，分别为：
a.短面板数据与长面板数据
b.动态面板数据和静态面板数据
c.平衡面板和非平衡面板
（1）短面板数据与长面板数据
当截面数n大于T时，即为短面板数据;
当截面数n小于T时，即为长面板数据.
（2）动态面板数据和静态面板数据
如果解释变量包含别解释变量的滞后值，则为动态面板数据，反之则为静态面板.
（3）平衡面板和非平衡面板
当每个个体在相同的时间内都有观察值记录，即为平衡面板，反之则为非平衡面板。
三、面板数据的优缺点
1、面板数据的优点
（1）可以处理由不可观察的个体异质性所导致的内生性问题。
（2）提供更多个体动态行为的信息。
（3）样本量较大，可以提高估计的精确度。
2、面板数据的不足之处
（1）大多数面板数据分析技术都针对的是短面板。
（2）寻找面板数据结构工具变量不是很容易。
四、面板数据模型
面板数据模型分为非观测效应模型和混合回归模型两类。存在不可观测的个体效应模型即为非观测效应模型，反之则为混合回归模型。
（1）非观测效应模型
a.固定效应模型
b.随机效应模型
其中，
是不可观测的个体效应。
如果
与某个解释变量相关，就是固定效应模型
如果
与所有解释变量不相关，则为随机效应模型
固定效应模型又分为：单向固定效应模型与双向固定效应模型
单向固定效应模型：只考虑个体效应不考虑时间效应；
双向固定效应模型：同时考虑个体效应和时间效应，即
（2）混合回归模型
如果
，即不存在个体效应，则为混合回归模型，即
五、面板数据模型的估计
1、固定效应模型的估计
对固定效应模型的估计有两种方法：
固定效应变换（组内变换）与LSDV（最小二乘虚拟变量法）
a.固定效应变换（组内变换
固定效应变换的优缺点
优点：即使个体效应与解释变量相关也可以得到一致估计；
缺点：无法估计不随时间而变的变量的影响
热心网友
时间：2022-06-17 00:26
面板模型引入固定时间效应stata操作方法：
xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year,fe 双向固定效应，既可以控制年度效应，又可以用固定效应消除部分内生性
xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year LSDV法 就是虚拟变量最小二乘回归
另外，建议用聚类稳健标准差,这是解决异方差的良药
xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year,fe vce(cluster.个体变量)
xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year ，vce(cluster.个体变量)
热心网友
时间：2022-06-17 00:26
xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year,fe 双向固定效应，既可以控制年度效应，又可以用固定效应消除部分内生性
xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year LSDV法 就是虚拟变量最小二乘回归
另外，建议用聚类稳健标准差,这是解决异方差的良药
xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year,fe vce(cluster.个体变量)
xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year ，vce(cluster.个体变量)
楼主自己看着做决定吧，我建议使用xi: xtreg y x1 x2 x3 i.year,fe vce(cluster.个体变量)，如果不需要估计非时变变量的影响。
热心网友
时间：2022-06-17 00:27
xtset num year/*确定面板时间*/
xtreg dvar invar1 idvar2,fe/*固定效应*/
est store fe/*保存结果*/
xtreg dvar invar1 idvar2,re/*随机效应*/
est store re/*保存结果*/
hausman fe re /*豪斯曼检验*/
/*根据检验结果，选择合适的方法*/
