加载中…panel data 应用实例 stata code-2 （Fixed Effect-LSDV）
(2014-06-23 07:10:57)
标签：
面板数据fixedlsdv例子stata |
分类： SAS_STATA_GAMS_MATLAB_Hadoop |
这一节用Fixed group effects.
假设每个group（航线）有相同的截距，不同的航线有不同的截距。这也就是上一篇博客最后的第一个疑问。
其中一种常用的方法是LSDV, 即 Least Square with Dummy Variables。
还是用的上一节的data：
第一步是建立Dummy
Variable。
gen g1=(airline==1)
gen g2=(airline==2)
gen g3=(airline==3)
gen g4=(airline==4)
gen g5=(airline==5)
gen g6=(airline==6)
新生成的数据如下图所示：
http://s8/mw690/002dDHI1gy6JTj5uhvh17&690data 应用实例 stata code-2 （Fixed Effect-LSDV）" TITLE="panel data 应用实例 stata code-2 （Fixed Effect-LSDV）" />
LSDV model为：
http://s11/mw690/002dDHI1gy6JTjbsFt05a&690data 应用实例 stata code-2 （Fixed Effect-LSDV）" TITLE="panel data 应用实例 stata code-2 （Fixed Effect-LSDV）" />
stata code 为：
stata code 为：
regress cost g1-g5 output fuel
load
结果如下：
http://s3/mw690/002dDHI1gy6JTjfWZ0K22&690data 应用实例 stata code-2 （Fixed Effect-LSDV）" TITLE="panel data 应用实例 stata code-2 （Fixed Effect-LSDV）" />
This LSDV fits the data better than does the pooled OLS in the previous example. 在上一例中，F值为2419， 这个例子中为3935. SSE 在上一例中为1.34， 而这里仅为0.29. R square 同样在这个model中增加。
This LSDV fits the data better than does the pooled OLS in the previous example. 在上一例中，F值为2419， 这个例子中为3935. SSE 在上一例中为1.34， 而这里仅为0.29. R square 同样在这个model中增加。
在这个model中，每个航线有自己的intercept（截距），即初始cost （initial cost），
相同的斜率。
因为我们只能选择五个airlines在模型里，g6的截距为9.79....
航线1的截距为-0.087+9.79=9.7
此外，如果不想手动生成dummy variable的话，可以用下面这个命令自动生成dummy：
xi: regress cost i.airline output fuel
load
结果和上面一样。
此外，在这个例子里，我们用了五个airlines，drop了一个，也可以选所有的airlines，但不生成截距。drop一组的方法一般称为LSDV1.
不生成截距的方法一般称为LSDV2.
regress cost g1-g6 output fuel load,
noconstant
斜率结果是一样的，但F值和R-square可能不准确。
此外还有LSDV3. 在这里不展开讨论。其中，LSDV1是最常用的方法。
注: 我并不是原创，不过是根据读书笔记整理出来的，稍后会把相关的reference整理出来。
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