具有国家特定趋势的固定效应回归 [英] Fixed effects regression with state specific trends

问题描述

我使用的是面板数据，我想估计具有州特定趋势的固定效应回归。

在Stata中，我可以通过以下方式完成此操作

xi i.state i.year i.state*time
reg y x _I*

以上将创建状态虚拟对象、年份虚拟对象和50个(状态x时间)虚拟对象，其中时间以数字形式标识趋势(即1、2、3...)

在R中，我可以使用plm或lm运行固定效果模型，例如

plm(y ~ x, index = c("state", "year"), effect = "twoways", data = df)
 lm(y ~ x + factor(state) + factor(year), data = df)

我将如何像在Stata中那样包括50个(状态x时间)假人？

我知道interaction()不是我想要的，因为这会创建一个具有n个级别的新因子变量，其中n=(状态数)x(时间段数)。我要做的是创建50个(状态x时间)变量，使state1xtime为1、2、3……如果状态==1，否则为零，对state2xtime重复，其中状态==2，依此类推。

推荐答案

您只需与year交互即可完成此操作。正确的操作符是:，它只包括交互术语。

请注意，lm和plm之间存在细微差别：

• 对于lm，只需state:year
• 对于PLM，年份已隐式转换为因子，state:as.integer(year)也是如此(执行state:year将给出状态和年份的所有组合)。

检查：

library(plm)

data("Produc", package = "plm")
produc_plm <- pdata.frame(Produc, index = c("state","year"))

### simple state-specific time trend ###
fe1_Ttrend_lm <- lm(log(gsp) ~ -1 + log(pcap) + log(pc) + log(emp) + unemp + state +state:year, data = Produc)
fe1_Ttrend_plm <- plm(log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp) + unemp + state : as.integer(year), data = produc_plm)

summary(fe1_Ttrend_lm)$coef[1:4,]
summary(fe1_Ttrend_plm)$coef[1:4,]

这篇关于具有国家特定趋势的固定效应回归的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！