双向固定效应模型结果分析(双向固定效应模型怎么理解)

高级计量经济学16：短面板（第1部分）（修订版1）

当我读论文时，我发现我对短面板的框架逻辑理解不完全。在此向各位读者表示歉意！这是川的新版本。我把自己的理解融入进去了，而且笔记的顺序和课本上的不一样。毕竟我现在是在学习、在销售，所以请大家理解！本文内容为陈强老师撰写、高等教育出版社出版的《高级计量经济学与STATA应用》笔记。我只记下了我个人想要用到的知识，并对课本上难以理解的部分进行了进一步的阐述。为了更容易理解，我还修改了教材的一些部分（包括证明和正文）。目录面板数据（paneldata），又译为并行数据（纵向数据），是指在一段时间内追踪同一组个体（个体）的数据。它既有横截面维度（个体），也有时间维度（时期）。一般来说，当对大样本使用理论时，面板数据会变得更小和更大。这种类型的面板数据称为短面板。反之，如果较大或较小，则称为长面板。如果面板数据中各时期样本中的个体完全相同，则称为平衡面板数据，否则称为非平衡面板数据。在面板模型中，如果解释变量相对于被解释变量值存在滞后，则称为动态面板（dynamicpanel）；反之，则称为静态面板（staticpanel）（1）面板数据的优点（2）横截面数据的缺点当然，横截面数据也会带来一些问题：估计一个极端的策略就是对待它作为横截面数据并进行合并回归，这要求样本中的每个个体具有完全相同的回归方程（在15.3中讨论）。另一种极端策略是为每个个体估计一个单独的回归方程。前者忽略了个体之间不可观察或遗漏的异质性，而这种异质性可能与解释变量有关，导致估计不一致；后者忽略了个体之间的共性，并且可能没有足够的样本量。因此，在实践中，经常采用折衷的估计策略：即假设各个回归方程具有相同的斜率，但可能具有不同的截距以捕捉异质性，如图15.1所示：这种模型称为是个体回归方程-特定效应模型，其模型形式为：其中是个体特征（即时间不变的），例如性别；并且是不随时间变化（时变）的个体特征（时变）。扰动项由两部分组成，成为复合误差项，该方程也称为复合误差项模型（errorcomponentsmodel）。以前的文献有时将其视为常数，但这只是随机变量的特例，即简并随机变量；相反，它是一个随个体和时间而变化的无序概念。我们主要关注这一点是因为“个体效应模型”的个体特征就是由此而来。几何上，它代表个体异质性的截距；统计上，它代表一个扰动项：在短面板中，我们假设是且同分布的（长面板可以放宽这个假设），并且与不相关。此外，很明显面板数据比横截面数据提供了更丰富的模型和估计。如果所有个体都有完全相同的回归方程，即每个个体都有相同的截距项，则方程将相等。我们将其记录为交点，即方程可以写为：其中，不包含常数项。这样就可以将所有数据放在一起，作为横截面数据进行OLS回归，所以称为混合回归（回归）。混合回归可以称为总体均值（PA）估计器，因为它可以理解为个体效应的平均值。由于面板数据的特点，虽然不同个体之间的扰动项通常可以被认为是相互的，但同一个体在不同时刻的扰动项之间往往存在自相关。此时，应该使用聚类鲁棒标准误差来估计标准误差，所谓聚类是由每个个体在不同时期的所有观测值组成的。同一簇（个体）中的观测值允许相关，而不同簇（个体）中的观测值则不允许相关。混合回归的基本假设是不存在个体效应。该假设必须经过统计检验。由于个体效应有两种不同的形式：固定效应和随机效应，下面介绍它们的检验。固定效应模型是指与解释变量或相关的个体效应模型。换句话说，由于某些遗漏变量的存在，导致解释变量出现内生性。因此，解决固定效应模型的关键是如何消除内生性干扰！一般来说，与某个解释变量或相关性相关的情况有两种：让我们探讨一下如何比较两种固定效应

阈值面板模型

1，建立和估计单阈值面板模型实证研究的文章步骤：1基线变量对被解释变量的影响2稳健性检验（显着性）3机制分析，即基本变量如何影响被解释变量4.异质性分析，讨论不同条件下主要解释变量对被解释变量的影响异质性分析的典型处理：1.添加解释变量的二次项，观察解释变量与被解释变量之间的关系是否存在U型或倒U型关系。2交互项3聚类回归上述方带来问题：共线性高、聚类模式的主观性。当N和阈值设定后，主要解释变量将分为N+1组。目前，为3个阈值，因为太多的组往往会导致结果不一致。此时求阈值的是：先用残差的最小平方和求出原始值，然后根据求值。此时的值总是有效的，但是不一致，所以必须一路回溯，从头开始寻找新的值。多阈值模型检验与单阈值模型类似，只不过原假设是存在单阈值效应，备择假设是存在双阈值效应。因此，也可以看出，当我们算使用双阈值效应时，应该先引入单阈值效应，然后再考虑是否有必要引入双阈值效应模型。4、xthreg命令介绍及应用xthreg是固定效果面板阈值模型的静态命令。该命令只能处理平衡面板数据模型下的面板效应。rx(varlist)设置系统因变量，这是我们要探索的主要解释变量。qx(varname)设置阈值变量，即异质因子变量。thnum(#)为阈值个数，最多3个。grid(#)个网格点，默认为300。trim(numlist)用于位置处理，一般选择0.01。还要注意有多少个阈值、需要处理多少个位置。bs(numlist)为bootstrap采样数，一般默认为300。thlevel()设置置信度，half为95%，gen(newvarname)根据阈值变量生成新的虚拟变量，thgiven表示可以根据之前的拟合结果继续增加阈值拟合次数可以缩短计算时间。注释表明该命令可以用L.*编写来生成延迟变量。例如，研究对现金流的敏感性是否受到融资约束的影响。i为解释变量，q为托宾Q值，c为主要解释变量，d为融资约束。tabstatiq1c1d1,s(minp25p50p75max)format(%6.3f)c(s)关键变量的描述性统计。xthregiq1q2q3d1qd1,rx(c1)qx(d1)thnum(1)grid(400)trim(0.01)bs(300)从第一张图可以看出，阈值为0.0154。向下的线是对阈值效果的测试，可以看到P值为0.0000，远小于0.01。因此，线性模型的零假设被拒绝，并且认为存在单一阈值效应。最后，从回归结果可以看出，在低组（资金约束较低时，现金流对约束的影响）对应的系数为0.056，在高组（资金约束较低时，现金流对约束的影响）对应的系数为0.056，在高组（资金约束较低时，现金流对约束的影响）对应的系数为融资较高时的），相应系数为0.086。符合预期，即在融资约束较高的情况下，企业很难从国外获得必要的资金，因此企业依赖性更强。时的内部现金流量。此外，还引入了时间虚拟变量，它是双向固定效应下单阈值效应模型的结果。xi:,rx(c1)qx(d1)thnum(1)grid(400)trim(0.01)bs(300)可以看出阈值没有改变，仍然是0.0154，结果系数评估的也仅发生微小变化。接下来，评估阈值的一致性。可以通过绘制a=0.05时似然比函数的图像和对应水平线下方的图像来确定阈值的一致性。_matplote(LR),列(12)yline(7.35,lmodel(dash))连接(直接)测量(小)mlabp(0)mlabs(零)ytitle("LRS统计")xtitle("阈值")重传(行)name(LR)从上图可以看出，LR<7.35的取值范围在0.0154之间，LR为0到0.0154，因此认为阈值是一致的。引入单阈值模型后，进一步考虑是否有必要进一步引入多阈值模型。xthregiq1q2q3d1qd1、rx(c1)qx(d1)thnum(3)grid(400)trim(0.010.010.05)bs(0300300)thgive的三个阈值分别为0.0154、0.50418、0.50418，模型测试结果表明单阈值模型和双阈值模型都可以通过测试，但三阈值模型没有通过测试。根据模型的回归结果如，除了组的系数下降外，其他系数均随着组的增加而增加。接下来，检查阈值的稳定性。_matplote(LR21),列(12)yline(7.35,lmodel(dash))连接(直接)尺寸(小)mlabp(0)mlabs(零)ytitle("LRSstatistics")xtitle("FirstThreshold")recast(line)名称（LR21）​​nodraw_matplote（LR22），列（12）yline（7.35，lmodel（破折号））连接（直接）msize（小）mlabp（0）mlabs（零）标题（“LRStatist

号论文以文字形式解释了如何描述固定的实用新型成果。
如果你正在写论文，你通常会不假思索地使用固定或双固定模型。但是，如果您正在编写较大的作业，或者老师需要测试，则需要测试混合OLS、随机效应和固定效应选择。
固定效应模型之所以被称为“固定”，是因为它可以控制缺失的个体特征变量。控制实际上是降低组内个体均值，或者增加个体虚拟变量。可以看出，操作是用两种方式写的。
决定使用可变系数模型后，我们还必须确定是否应该使用随机效应模型或固定效应模型。事实上，现在从理论分析我们可以知道，随机效应比固定效应需要更强的假设（因为解释变量要求与个体缺失特征不相关），但相比之下，固定效应有更多的度损失（因为需要估计的参数较多），我们需要在两者之间找到一个折衷方案。
其实也很好理解。由于个人特征与个体有关，不随时间而改变，因此可以通过一定的手段来处理个人特征。

双向固定效果与空间面板

的区别如下：
1．据今头条数据显示；模型假设不同：假设每个时间点都存在双向固定效应和固定误差。空间面板假定误差项具有空间相关性。
2。双向固定效应可以应用于不同类型的数据：任何地理位置的跨国数据（即跨国比较）和纵向数据（即时间序列分析）。
3。参数估计不同：双向固定效应通过个体和时间虚拟变量来拟合模型，而空间面板通过空间权重矩阵考虑相邻区域之间的相关性。
4。对模型的解释不同：双向固定效应强调个体固定效应；而空间板块则注重相邻空间之间的相互影响和互动；