使用xtreg命令的新cre选项,可以轻松地将相关随机效应(CRE)模型拟合到面板数据。类似于固定效应(FE)模型,在控制内生性的同时估计时不变回归的系数。执行完全稳健的Mundlak规范检验,帮助您在随机效应(RE)、固定效应(FE)或相关随机效应(CRE)模型之间进行选择。StataNow™许可用户可以使用此功能。
示例
我们研究了随时间变化的变量对工资的影响,比如age和tenure。同时,我们对时不变变量的影响感兴趣,比如race。固定效应(FE)模型会遗漏任何随时间保持不变的变量,因此无法完全回答我们的研究问题。随机效应(RE)可能产生不一致的估计,因为个体时不变的异质性与回归因子的age和tenure之间可能存在相关性。
我们可以使用相关随机效应(CRE)模型来规避这两个问题。让我们看看它的实际操作。
xtreg,cre报告模型中变量的系数(xit_vars)和它们各自的面板平均值(xt_means)。在CRE模型中,面板均值被添加到回归中,以控制潜在的内生性和校正偏差。这个过程给出了我们从相应的FE模型中获得的时变回归系数的相同系数:
这是使用FE模型的优点,也没有丢失模型的时不变特征的信息。
xtreg,cre执行Mundlak规范检验,帮助您在RE、FE或CRE模型之间进行选择。与Hausman检验不同,该检验是完全稳健的,即使*了一个稳健的vce,如vce ( cluster idcode ),该检验仍然有效。在我们上面的例子中,该检验为拟合的CRE模型提供了有力的证据。
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