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在Panel Data模型中创建自变量Stata

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变量的数据和描述

Picture 1 and Sample unbalanced paneldata

  • 图1显示了我使用在同一图像中作为样本提供的不 balancer 面板数据创建的 balancer 面板数据，其中我有多个产品（ID）不同的年份（YEAR） . 对于每种产品，提供给定产品（ID）的商店数量不同 . 如上所述，这是一个 balancer 的集合，通过整理相同年份，相同的产品（ID）和相同的商店（由样本不 balancer 的paneldata中的橙色区域标记）创建 . 这是一个重要的假设，可能会影响对下述问题的看法 . The following is therefore a description of the table shown in Picture 1:

  • 年表示产品持续给定产品的期限（ID）

  • 商店1，商店2，商店3表示不同公司的特定产品（ID）的不同价格

  • 最小和第二最小值描述了给定年份和产品（ID）的商店，具有该年份的最低和第二低价格 . 这是计算价格差异所需要的，即**（第二最小值 - 最小值）/（最小值）

  • 一个例子，给出了第5行（1995年1月1日 - ID 101），其中价格差异为（3999-3790）/ 3790 = 5,51％（在 Picture 1) 中）

问题

  • 在我的 balancer 面板数据中，（ Picture 1) ，我想使用xtreg函数在STATA中运行固定效果回归，其中因变量是价格差异，销售产品的商店数量是自变量 . 这是，所以我可以说当有1个商店销售，有2个商店销售，以及有3个商店销售时，价格差异如何影响因变量 .

  • 另一个问题是，我的假设是否有效创建 balancer 面板？从不 balancer 的paneldata创建 balancer 是否正确，或者我必须使用不 balancer 的面板来创建这样的变量？

  • 所以我的主要问题是如何创建这样的自变量，衡量提供产品的商店数量 . 为了澄清我的意思，我在下面的 Picture 2 中列出了一个示例固定效应回归的示例，该回归可以解释我试图寻找的结构：

NOTE （在 picture 2 中，右边的预期单元格平均值与图1中的价格差异相同，并用作因变量 . 它们作为自变量在公司/商店的数量上回归，这些我有一个问题创建）

Picture 2

我试过了什么

  • 我曾经尝试过，在商店里使用虚拟变量，但最终却被淘汰了 . 图1中提供的数据集是如上所述的 balancer 数据集，需要在paneldata上运行（我假设）固定效果回归 .

结束语

我之前以更加不精确的方式陈述了这个问题，我为此给您带来的不便表示歉意 . 我认为，问题可能是我在excel中设置错误，因此假人被丢弃，或者那种性质的东西 . 它也可能是，我必须使用不 balancer 集来创建这个自变量，这也可能是一个问题，我试图使用 balancer 集而不是不 balancer 集 .

excel stata

1 回答

  • 1

    在您的不 balancer 样本中（正如我们在评论中讨论的那样， balancer 样本没有意义）我们首先需要为提供每个ID的商店数量创建变量，让我们说我们拥有与顶部相同的数据 . 你的照片1

    egen number_of_firms = rownonmiss(Shop*)
xtset ID year // to use xtreg, we must tell Stata the data are panel
xtreg Price_difference i.number_of_firms

    xtreg 是图2中显示的回归 .

    如果你希望变量的公司数量格式更像图2，你可以这样做：

    qui levelsof number_of_firms, local(num)
foreach n in `num' {
    local lab_def `lab_def' `n' "`n' Firms"

}
label def num_firms `lab_def'
label values number_of_firms num_firms
label var number_of_firms "Number of Firms"

    然后运行回归，输出将格式化为公司标签的数量 .

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