順序付き従属変数 (1 ～ 21) と連続独立変数があります。順序付きロジット モデルを実行し、会社と時間でクラスタリングして、Studentized Residuals <-2.5 または > 2.5 の外れ値を排除する必要があります。ologitコマンドとコマンドのいくつかのオプションを知っているだけです。ただし、双方向クラスタリングを実行し、スチューデント化された残差で外れ値を排除する方法についてはわかりません。
ologit rating3 securitized retained, cluster(firm)
私の知る限り、双方向クラスタリングはいくつかの推定コマンドにしか拡張されていません (scc の ivreg2 や tobit/logit/probit hereなど)。外れ値の除去は自分で簡単に行うことができ、自動化された方法はありません。
Use the logit2.ado from the link Dimitriy gave (Mitchell Petersen's website) and modify it to use the ologit command. It's simple enough to do with a little trial and error. Good luck!
21の順序カテゴリを持つ変数がある場合、それを連続カテゴリとして扱うのに問題はありません。それをなんとかしてバックアップしたい場合は、順序変数を使用した福祉測定に関する論文を作成しました。DOI：10.1111/j.1475-4991.2008.00309.xを参照してください。次に、を使用できますivreg2。その推定量に関連するすべての問題に注意する必要があります。特に、相関はこの双方向構造によって完全にモデル化されていると暗黙的に想定されており、企業iとj時間の観測値はとtとsは完全に無相関であることに注意しi!=jてくださいt!=s。場合によっては、これは強い仮定です。つまり、ニューヨークとニュージャージーは2010年に相関している可能性がありますが、ニューヨーク2010はニュージャージー2009と相関していません。
序数の外れ値が何を意味するのかわかりません。誰かが実際にすべてのビットを理解しようとせずに、論文のアドバイス（またはより悪い分析要求）の束を積み上げたに違いありません。