提前感谢大家的帮助 . 我的问题基本上是以下问题的"bump"：R: plm -- year fixed effects -- year and quarter data .
基本上，我想知道是否仍然使用R中的plm函数来包含与数据不在同一级别的固定效果 . 例如，假设您有以下数据
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)
这是一个面板数据集，横截面单位标记为“id”，时间单位为年 - 季度 . 但是，我只想实际包含一年的固定效果，我不想在年度季度包含固定效果 . 但是，如果您尝试运行此回归，
reg1 <- plm(y ~ x, data=data,index=c("id", "year"), model="within",effect="time")
我收到以下错误：
duplicate couple（time-id）pdim.default（index [[1]]，index [[2]]）中的错误：
现在，要添加到我之前链接的帖子中，如果您使用固定效果模型，解决此问题的一种方法是手动将固定效果作为虚拟变量的向量输入，并使用合并的横截面回归 . 例如，
reg1 <- plm(y ~ x + factor(id) + factor(year), data=data,index=c("id", "year"), model="pooling",effect="time")
如果这对你有用，那就太好了！但是，这个解决方案对我不起作用，因为我肯定需要使用plm函数 . 原因是因为我实际上想要投入一年的随机效果，而且我不确定如何“手动” . 有没有使用plm功能解决这个问题？
谢谢！
文森特
1 回答
您需要将年份和季度的组合设置为数据集的时间维度，即使用
y_q作为第二个索引变量 .此型号：
reg_q <- plm(y ~ x, data=data, index=c("id", "y_q"), model="within", effect="time")将仅处理夸大效果 .此模型：
reg_ind_year <- plm(y ~ x + factor(year), data=data, index=c("id", "y_q"), model="within", effect="individual")将处理单个效果和年度效果（请注意模型中包含factor(year)） . 它没有考虑季度效应 .