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ご協力いただきありがとうございます。私の質問は、本質的に次の質問の「バンプ」です: R: plm -- year Fixed Effects -- year and Quarter data .

基本的に、データと同じレベルではない固定効果を含めるために R で plm 関数を使用する方法があるかどうか疑問に思っていました。たとえば、次のデータがあるとします。

library(plm)

id <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2)
year <- c(1999,1999,1999,1999,2000,2000,2000,2000,1999,1999,1999,1999,2000,2000,2000,2000)
qtr <- c(1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4)
y <- rnorm(16, mean=0, sd=1)
x <- rnorm(16, mean=0, sd=1)

data <- data.frame(id=id,year=year,qtr=qtr,y_q=paste(year,qtr,sep="_"),y=y,x=x)

横断単位を「id」、時間単位を年・四半期レベルとしたパネルデータセットです。ただし、実際には年単位の固定効果のみを含めたいのですが、年-四半期の固定効果は含めたくありません。ただし、この回帰を実行しようとすると、

reg1 <- plm(y ~ x, data=data,index=c("id", "year"), model="within",effect="time")

次のエラーが表示されます。

pdim.default(index[[1]], index[[2]]) の重複カップル (time-id) エラー:

さて、以前にリンクした投稿に追加すると、固定効果モデルを使用している場合、これを回避する 1 つの方法は、固定効果をダミー変数のベクトルとして手動で挿入し、プールされた断面回帰を使用することです。例えば、

reg1 <- plm(y ~ x + factor(id) + factor(year), data=data,index=c("id", "year"), model="pooling",effect="time")

それがうまくいくなら、素晴らしいです！ただし、 plm 関数を使用する必要があるため、このソリューションはうまくいきません。その理由は、実際に年ランダム効果を入れたいのですが、それを「手動で」行う方法がわからないからです。plm 関数を使用してこれを回避する方法はありますか?

ありがとう！

ヴィンセント

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年と四半期の組み合わせをデータ セットの時間ディメンションにする必要があります。つまり、y_q2 番目のインデックス変数として使用します。

このモデル: reg_q <- plm(y ~ x, data=data, index=c("id", "y_q"), model="within", effect="time") 四半期ごとの影響のみを処理します。

このモデル: reg_ind_year <- plm(y ~ x + factor(year), data=data, index=c("id", "y_q"), model="within", effect="individual") 個々の効果と年間効果を処理します (モデルに が含まれていることに注意してくださいfactor(year))。四半期ごとの影響は考慮されていません。

于 2017-08-17T15:51:22.233 に答える