業界と年の固定効果

カテゴリ変数$ c_i $があるとします（たとえば、cは$ i $が属する業界企業である可能性があります）。覚えておくべき重要な数学的なポイントは、$ cの固定効果で固定効果回帰を実行することです。 $は、$ c $の可能な値ごとにインジケーター変数を使用して通常の回帰を実行することと同じです。

基本的な戦略は次のとおりです。

1. は、industryvarの一意の値ごとに固定効果が必要であることを示します。
2. 毎年ダミー変数を生成します。
3. とfeオプションを使用して、右側の変数として年のダミー変数を含む固定効果を示します。

詳細ex簡単に言うと、次のようになります。

xtset industry xtreg y x1 x2 i.year, fe 

これは、yearが年を保持する変数であると想定しています。industryは業界などを保持する変数です…

コメント

• 親愛なるマシュー、ありがとうあなたの役に立つ答えはこれだけです。私はあなたがStataでアドバイスしたように試しました、そして私は私が得た結果に満足しています。もう一度確認していただけませんか。2020年から2014年までの5年間でS & P 500インデックスから418社があり、各企業のSICコードを業界の影響の管理。したがって、私は次のことを行いました：xtset sic; xtreg y x1 x2 x3 … i.year、fe質問がばかげていると思われる場合は、事前にお詫びしますが、私はまったくの初心者であり、Panelを手伝ってくれる人はUniにいません。よろしくお願いいたします。ミリカ
• ええ、'はその方法です。別のランダムな考えでは、4桁のSICコードを使用するか、3桁のSICコードを試すこともできます（たとえば、4桁のコードを取得し、10で除算し、floor（）関数で余りを切り落とすことによって新しい変数SIC3を生成します。 gen sic3 = floor(sic4/10)）。
• 親切で役立つ回答をありがとうございます。よろしくお願いいたします。ミリカ

このコンテキストでは、固定効果回帰（または推定量内）はパネルまたは縦断的データを使用してモデリングする方法。この推定量は、観測単位の変数の平均を各変数と比較します。

個人の場合$ i \ in 1 \ dots N $、期間$ 1 \ dots T $で観測され、共変量$ X_k $ 、および従属変数$ Y $の場合、固定効果推定器は次の変換を実行します。

$ \ breve {Y} _ {it} = Y_ {it }-\ bar {Y} _i $および
$ \ breve {X} _ {kit} = X_ {kit}-\ bar {X} _ {ki} $ for $ k = 1 \ dots K $

回帰は変換された変数で実行されます。stataでは、これはxtregコマンドとfeオプション。

このコマンドは、各観測単位の平均を区別するように設計されているため、状況によっては機能しない可能性があります。特定の業界で事業を行っており、業界平均を比較したい複数の企業。これは、階層線形モデルの単純なケースです。

この場合状況によっては、Stataでi.演算子を使用する必要があります：

reg y i.industry i.year