Питання про оцінку фіксованих ефектів

У мене є модель фіксованих ефектів:

$ Y = x_1, x_2, x_3 $, (фіксований ефект), (термін помилки)

Чи є спосіб я можу перевірити, чи Cov ($ x_1 $, (фіксований ефект)) більше або менше 0?

Панельні дані у мене складаються з 7858 осіб і 5 років.

Дякую!

Маючи читати на ваше запитання здається, що фіксований ефект фіксований. Якщо це дійсно так, то буде мати нульову дисперсію і, отже, нульову коваріацію з будь-якою змінною.

Припускаючи, що ви маєте на увазі «фіксовані ефекти» економетристів, а не статистиків, ви можете перевірити його наступним чином. Ви $ v_ {it} = u_i + e_ {it} $ послідовно оцінюються (так як $ beta $ послідовно оцінюється), де $ u_i $ є фіксованими ефектами, а $ e_ {it} $ - своєрідними помилками. При припущенні, що $ x_ {it} $ є строго екзогенним до $ e_ {it} $ (що приймається, коли ви робите регресію FE), коваріація між $ x_ {it} $ і $ v_ {it} $ однакова як коваріація між $ x_ {it} $ і $ u_ {i} $. Таким чином, ви можете зробити це:

1. Отримання залишків оцінки фіксованих ефектів (якщо використовується Stata, xtreg y x1 x2 x3, fe, і потім predict v, ue ).
2. Регрес x1 на v або для кожного $ t $ ( reg x1 v if year==1991 тощо) або об'єднані. Ознакою оцінки є те, що ви хочете.

До речі, дозвольте мені пояснити, що «фіксовані ефекти» в економетриці не є невипадковими, тому не можна сказати, що фіксовані ефекти некорельовані з іншими випадковими величинами. Під "фіксованими ефектами" ми розуміємо індивідуальні ефекти, які, можливо, співвідносяться з пояснювальними змінними.

У статистиці (моделі змішаних ефектів) "фіксовані ефекти" означають змінні, коефіцієнти яких однакові для всіх $ i $, тоді як "випадкові ефекти" - це ті, які мають індивідуально різні коефіцієнти.

Відповідь полягає в тому, що це неможливо. Фіксований ефект сам по собі нічого не вимірюється. Це просто означає, що ви допускаєте різні перехоплення для різних людей.

Здається, що ви хочете зробити, це перевірка чутливості вашої специфікації. Зробіть це, зайшовши в "економетричну кухню". Запустіть y лише на x1 без фіксованих ефектів, потім з фіксованими ефектами. Потім y на x2, x3 і так далі. Чим ви отримаєте відчуття того, що відбувається в даних.