Jak radzić sobie z pominiętymi zmiennymi fikcyjnymi w modelu ze stałym efektem?

Używam modelu z efektem stałym dla moich danych panelowych (9 lat, 1000+ obs), ponieważ mój test Hausmana wskazuje wartość $(Pr>\chi^2)<0.05$ . Kiedy dodam zmienne pozorne dla branż, do których należą moje firmy, zawsze są one pomijane. Wiem, że istnieje duża różnica, jeśli chodzi o DV (wskaźnik ujawnień) między różnymi grupami branżowymi. Ale nie jestem w stanie wprowadzić ich do mojego modelu podczas korzystania ze Staty.

Wszelkie sugestie, jak to rozwiązać? I dlaczego są pomijane?

— BEF
źródło

* pominięty z powodu kolinearności

— BEF

Błąd generowany przez Stata oznacza, że niektóre z twoich niezależnych zmiennych są idealnie współliniowe. Prawdopodobnym winowajcą są zmienne obojętne. Albo zapomniałeś wykluczyć co najmniej jeden z manekinów, albo pewna kombinacja innych zmiennych niezależnych jest idealnie współliniowa (lub jedna ze zmiennych fikcyjnych nie ma zmian). @chl, Stata automatycznie upuści zmienną, gdy pojawi się idealna kolinearność w modelu regresji (jestem całkiem pewien, że to komunikat o błędzie, o którym mówi OP).

— Andy W

Andy W ma rację. Zostałyby pominięte z powodu kolinearności. Po prostu upuść jeden z manekinów lub użyj noconstant(xtreg zrobi to za ciebie)

— Keith

Modele regresji panelu z efektami stałymi obejmują odejmowanie średnich grupowych od regresorów. Oznacza to, że w modelu można uwzględnić tylko regresory zmieniające się w czasie. Ponieważ firmy zwykle należą do jednej branży, zmienna fikcyjna dla branży nie zmienia się w czasie. Dlatego jest wykluczony z twojego modelu przez Statę, ponieważ po odjęciu średniej grupy od takiej zmiennej otrzymasz, że jest ona równa zero.

Należy pamiętać, że test Hausmana jest nieco trudny, więc nie można na nim opierać wyłącznie wyboru modelu (efekty stałe vs losowe). Wooldridge wyjaśnia to bardzo ładnie (moim zdaniem) w swojej książce .

— mpiktas
źródło