Wie gehe ich mit ausgelassenen Dummy-Variablen in einem Modell mit festem Effekt um?

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Ich verwende ein Modell mit festem Effekt für meine Paneldaten (9 Jahre, 1000+ obs), da mein Hausman-Test einen Wert anzeigt . Wenn ich Dummy-Variablen für Branchen hinzufüge, die meine Unternehmen einbezogen haben, werden sie immer weggelassen. Ich weiß, dass es beim DV (Disclosure Index) einen großen Unterschied zwischen den verschiedenen Branchengruppen gibt. Bei Verwendung von Stata kann ich sie jedoch nicht in mein Modell aufnehmen.(Pr>χ2)<0.05

Irgendwelche Vorschläge, wie man das löst? Und warum werden sie weggelassen?

BEF
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* wegen Kollinearität weggelassen
BEF
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Der von Stata erzeugte Fehler bedeutet, dass einige Ihrer unabhängigen Variablen perfekt kollinear sind. Der wahrscheinliche Schuldige liegt in den Dummy-Variablen. Entweder haben Sie vergessen, mindestens einen der Dummies auszuschließen, oder eine Kombination der anderen unabhängigen Variablen ist perfekt kollinear (oder eine der Dummy-Variablen weist keine Variation auf). @chl, Stata löscht automatisch eine Variable, wenn in einem Regressionsmodell eine perfekte Kollinearität auftritt (ich bin ziemlich sicher, dass dies die Fehlermeldung ist, über die das OP spricht).
Andy W
Andy W hat recht. Sie würden wegen Kollinearität weggelassen. noconstantLass einfach einen der Dummies fallen oder benutze (xtreg erledigt das für dich)
Keith

Antworten:

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Regressionsmodelle mit festem Effektpanel beinhalten das Subtrahieren von Gruppenmitteln von den Regressoren. Dies bedeutet, dass Sie nur zeitvariable Regressoren in das Modell aufnehmen können. Da Unternehmen normalerweise einer Branche angehören, ändert sich die Dummy-Variable für die Branche nicht mit der Zeit. Daher wird es von Stata aus Ihrem Modell ausgeschlossen, da Sie nach Subtraktion des Gruppenmittelwerts von einer solchen Variablen erhalten, dass er gleich Null ist.

Beachten Sie, dass der Hausman-Test etwas schwierig ist, sodass Sie Ihre Modellauswahl (feste oder zufällige Effekte) nicht allein darauf stützen können. Wooldridge erklärt es sehr schön (meiner Meinung nach) in seinem Buch .

mpiktas
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