【Stata基准回归】2.3.4 reg、xtreg该淘汰了?高维固定效应reghdfe你值得拥有(基准回归的命令优化) 1万 1 5:17 App 【Stata基准回归】2.3.2 固定效应与随机效应、hausman检验 8.5万 57 14:26 App 中介效应模型stata实证检验逐步回归法实证部分(二) 1.2万 1 19:54 App stata/快速完成实证分析及结果导出(描...
在Stata中，xtreg,fe是用于估计固定效应模型的官方命令。其提供的系数估计最为准确，适用于面板数据，使用前需通过xtset命令定义数据的截面维度和时间维度。然而，xtreg命令对数据格式有严格要求。areg命令是对reg命令的改进，对数据结构没有特别要求。在需要控制多个虚拟变量，但又不想生成并报告这些虚拟变量...
xtreg等命令也OK，但运行速度会很慢，reghdfe解决的就是这一痛点，其在运行速度方面远远优于xtreg等命...
标准误却有差异。reg和areg结果完全一致，而xtreg和reghdfe结果是一样的额，但标准误比前两者要小，t值更大，也就是说更容易显著，reg和areg结果更为保守。实际上，如果在xtreg中加入选项“dfadj”进行自由度调整，其得到的标准误就会与areg和reg一致了。Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管...
xtreg reg reghdfe 基准回归命令汇总与区分,下期视频要出中介效应啦,大家多多关注支持一键三连哦 关注“一枚学习狗”,回复“do1”和“do2”即可获得相关数据及代码分享我的专业知识 知识 校园学习 视频 高维 基准回归 效应 命令 优化 经验分享 stata
不过,我们最为常用的估计方法那自然还是固定效应(组内估计),固定效应模型的Stata官方命令是xtreg,但它有时候其实并没有那么好用(如对数据格式有要求,运行速度慢等),我们经常使用的固定效应估计命令还有reg、areg和reghdfe。 官方宠儿xtreg xtreg,fe是固定效应模型的官方命令,使用这一命令估计出来的系数是最为纯正的...
A、命令“xtreg y i.id#c.x2 i.id#c.x3 ... i.id#c.xk, fe vce(cluster id) ”与命令“xtreg y i.id#c.(x2 x3 ... xk), fe vce(cluster id) ”是等价的,其中,id是个体变量名。 B、命令“reg y i.year#c.x2 i.year#c.x3 ... i.year#c.xk i.id i.year, r”与命令“reg...
reghdfe命令可以包含多维固定效应模型,只需 absorb (var1,var2,var3,...),就可以进行多维固定效应模型估计。reghdfe是一个外部命令,所以大家在使用之前需要安装(ssc install reghdfe或者help reghdfe或者findit reghdfe进行下载)。 语法格式为: reghdfedepvar[indepvars][if][in][weight],absorb(absvars)...
首先，让我们看xtreg（fe robust）和reghdfe（absorb(company) vce(cluster company)）的回归结果，两者在回归系数、显著性上完全一致，但reghdfe使用了不同的标准误计算方法。接下来是reg（i.company,robust）和areg（absorb(company) vce(cl company)），它们同样显示了相同的系数和显著性，但在标准...
本文将比较9种常用的双重差分(DID)命令,包括reg、areg、reghdfe、xtreg、diff、didregress、xtdidregress等。这些命令在Stata中都有相应的实现,它们在研究政策效应时具有很高的实用价值。本文将以cardkrueger1994数据为例,研究提高最低工资的影响。首先,我们需要定义t和treated的交互项,并用进行双重差分估计。接下来,...