推 folksuite: 看你的資料是不是panel data05/11 20:09
資料是panel data沒錯
※ 編輯: swps40309 (42.73.254.82 臺灣), 05/11/2023 20:11:48
→ swps40309: 所以如果是panel data會變怎麼樣呢?05/11 20:12
推 bvf0523: panal data 用什麼迴歸模型 可以先用其他檢定來確認 依05/11 22:02
→ bvf0523: 照不同檢定的結果決定使用固定效果 隨機效果還是一般的OL05/11 22:02
→ bvf0523: S05/11 22:02
→ swps40309: 我有做豪斯曼檢測,適合用隨機效果模型,但我不確定DI05/11 22:08
→ swps40309: D能不能用隨機效果模型05/11 22:08
推 bvf0523: 那我覺得教授的意思應該只是要你從did這個回歸方法的本05/11 22:16
→ bvf0523: 質去回答 這個計量方式就是有種檢測固定效果的工具05/11 22:16
→ bvf0523: 如果再深入探討 就會變成這組數據適合使用did的根本原因05/11 22:17
→ bvf0523: 是什麼 你是基於什麼特性去選擇這個回歸模型 05/11 22:17
→ bvf0523: 他可能只是要確認你知道自己在做啥 而不是要你換方法05/11 22:18
→ swps40309: 我的教授是希望我再試一下隨機效果模型,因為他覺得一05/11 22:21
→ swps40309: 般兩種模型都會先檢測再決定做哪一種,但今天我的回歸05/11 22:21
→ swps40309: 就是以DID的方式模式,而我大部分看到的DID迴歸都是用05/11 22:22
→ swps40309: 固定效果模型,所以我才覺得很怪05/11 22:22
→ swps40309: 我的教授也不是要我換方法,他只是覺得一般不會單純只05/11 22:23
→ swps40309: 做一種模型吧,通常都是檢測完才決定05/11 22:23
推 bvf0523: 也有可能 我是說有一點可能 05/11 22:24
→ bvf0523: 教授對這個計量方法不是那麼熟悉所以才這樣問你05/11 22:24
推 bvf0523: 或是除了豪斯曼之外 DID會不會還有一些前置檢定必須完成05/11 22:33
我自己在閱讀時是沒有看到相關的東西
→ swps40309: 因為did的模型裡,dt是時間固定變量,du是個體固定變 05/11 22:37
→ swps40309: 量,不是這樣嗎?這樣真的能用隨機效果模型嗎?05/11 22:37
※ 編輯: swps40309 (42.73.254.82 臺灣), 05/11/2023 22:38:02
推 bvf0523: 我也覺得這個應該就是固定效果 所以才從其他地方下手 05/11 22:54
→ bvf0523: 但也可能我學藝不精 有沒想到的地方再請板上其他大神回 05/11 22:54
沒的,謝謝你的解惑
※ 編輯: swps40309 (42.73.254.82 臺灣), 05/11/2023 23:10:34
推 scarletocean: Wooldridge的introductory裡面有一節 RE or FE? 05/13 00:04
推 scarletocean: 大意是說要用RE的一個重要假設是unobservable跟其他 05/13 00:11
→ scarletocean: observables之間沒有關係。如果這個假成立,應該 05/13 00:12
→ scarletocean: 一開始就不需要DID了? ^設 05/13 00:13
謝謝您的解答,我後來有跟教授討論出大概的結果了,未來還是以FE為主,因為論文一開始
就是要用did,但我們也找不太到適用RE的did模型,所以就還是暫定用FE了
※ 編輯: swps40309 (42.73.254.82 臺灣), 05/14/2023 13:06:17
※ 編輯: swps40309 (42.73.254.82 臺灣), 05/14/2023 13:06:59
→ bcs: random term就有個機率分布,認真處理就進入大師域。 固定就 07/13 18:54
→ bcs: 假定線性,好處理,直觀。 07/13 18:54