双向聚类标准误 双向聚类的标准误(Standard Error)是指在双向聚类分析中,对于每一个被聚类的变量或样本,计算其与所属聚类的平均值之间的差异,并对这些差异进行标准化处理得到的均方差。 在双向聚类中,标准误能够提供关于聚类的准确性和可靠性的信息。较小的标准误值表示聚类结果较为稳定,较大的标准误值可能表示...
双重聚类标准误的估计步骤如下: 确定聚类的层次:首先需要确定数据中可能存在的不同层次或集群,这些层次或集群可能是个体、地区、行业等。 计算组内相关性:对于每个层次或集群,需要计算其内部观察值之间的相关性。这可以通过计算组内相关性系数(如组内相关系数或方差成分)来完成。 估计聚类标准误:基于每个层次或集群的...
标准误差在银行和时间层面上进行双聚类。银行层面的聚类在于缓解自相关性,包括数据插值引入的自相关性。而时间层面的聚类,允许误差项在所有国家的银行之间相互关联(鉴于几个国家在类似时间经历资产价格泡沫,这一点显得很重要)。 由于资产价格繁荣和萧条的确切时间因国家而异,因此泡沫指标显示,即使对于那些在相似时期经历...
一、什么是固定效应双向标准误聚类? 固定效应双向标准误聚类是一种经济学方法,该方法用于区分样本中的异质性。在经济学中,样本中的异质性常常给研究带来很大的困扰,因此需要合适的方法来处理。固定效应双向标准误聚类就是其中一种有效的处理方式。 二、如何实施固定效应双向标准误聚类? 实施固定效应双向标准误聚类需要...
陈强-Stata中的标准误 (6):野聚类自助法 (Wild Cluster Bootstrap) 山东大学陈强教授 25560 颜冠鹏-合成控制法的安慰剂检验、稳健性检验与可视化 山东大学陈强教授 交叠DID的陷阱:从Bacon分解说起(2) 山东大学陈强教授 51390 2:29:59 陈强-中介效应及Stata应用 ...
我们通常采用聚类稳健方法计算的标准误差(cluster-robust standard errors),通常按处理层次进行分组聚类。 但这种方法得出的标准误差可能存在向下的偏差:这种偏差可能相当显著,导致对结果的推断(包括p值和置信区间)可能会产生误导。 所以就出现了下面这个流程图: 详解双重差分DID中的聚类效应与标准误问题。
聚类标准误一般比异方差稳健标准误大，这可能导致显著性水平下降。在使用聚类标准误后显著性降低，意味着...
若要在Stata中使用双向固定效应聚类稳健标准误,首先我们需要载入面板数据,并使用xtset命令设置数据的面板结构。我们可以使用xtreg命令来拟合双向固定效应模型,并使用cluster选项来指定聚类变量。我们可以使用robust选项来估计模型参数的聚类稳健标准误。 5. 稳健性检验 在进行双向固定效应模型分析的时候,我们需要对模型参数的...
回答一:标准误聚类到某个层级,背后的假设是:1、该层级某个组内部个体之间是相互关联的;2、该层级不同组的个体之间是无关的。如果数据是企业层面的面板数据,标准误聚类到企业层面是最基本的要求,因为对于同一企业来说,它在不同年份之间的观测值必定是有关联的;同时,聚类到企业层面也假设不同企业之间是无关联的。
顶刊论文复刻全文讲《智能制造政策与中国企业高质量发展》(全要素生产率,双重差分方法、动态效应检验、安慰剂、聚类标准误、倾向得分匹配), 视频播放量 1526、弹幕量 0、点赞数 33、投硬币枚数 10、收藏人数 87、转发人数 14, 视频作者 小果冻930, 作者简介 ,相关视频: