Regressão Comum Em Tempo Real

Estou usando StataMP 13.0 para Mac. Eu preciso executar uma regressão OLS agrupada usando Stata em um conjunto de dados e ter a matriz de variância robusta do cluster. Conheço o comando de regressão para uma regressão normal, mas como faço para executar uma regressão POLS. Se alguém também conhece um bom texto explicando POLS (Google não era meu amigo nesse caso). Quando eu regredir lnwg no lnhr, recebo os seguintes resultados (Desculpe, eu tentei capturar a tela, mas o formato do arquivo não era permitido: um coeficiente de .0827 para lnwg. Pergunta-se o efeito dos salários sobre a oferta de mão-de-obra. Posso simplesmente dizer: Uma unidade adicional de salário leva a um aumento de 8 horas trabalhadas feitas em 17 de maio 16 às 18:20. Minha compreensão de OLSs em conjunto é que é mais apropriado quando você tem unidades observacionais observadas em mais de um período de tempo, mas unidades individuais são Não observado repetidamente em vários períodos. Sob este esquema de amostragem, as observações formam períodos de tempo diferentes são reunidas e a OLS é conduzida na amostra agrupada, o que a diferencia de uma amostra de painel (ou longitudinal) onde as mesmas unidades observacionais são observadas repetidamente. Neste caso, o pesquisador normalmente usa um estimado interno (efeitos fixos) ou similar para varrer a heterogeneidade não observada nos indivíduos. Se o pesquisador tem fortes razões para acreditar que tal heterogeneidade d Não existe, ela pode optar por usar o OLS combinado em uma amostra longitudinal. Isso geralmente não é aconselhável. O inverso não é verdadeiro: se a amostra é agrupada, o pesquisador não pode usar os métodos padrão de efeitos fixos. Dito isto, o comando de regressão é a ferramenta correta para o trabalho. É típico também incluir um efeito fixo no tempo para controlar as mudanças que afetam a amostra ao longo do tempo. Como tal, seu comando seria algo assim: você pode capturar a matriz de variância-covariância usando o seguinte imediatamente após o registro e vê-lo usando a matriz de ajuda Veja para métodos adicionais de trabalho com esta matriz. Além disso, existem inúmeras postagens no CrossValidated que podem ser mais úteis na compreensão do OLS. Comentário muito útil. Isso significa que se eu quiser obter a matriz de variância padrão E a matriz de variância robusta do cluster eu preciso regredir uma vez sem o comando quotrobustquot e capturar a matriz e regredir outro tempo, mas agora com quotrobustquot para obter a matriz de variância robusta do cluster. Qual é a diferença entre a opção do cluster e a opção vce (robusta). Ndash endlessend2525 23 de maio 16 às 13:32 É meu entendimento que você deve executar as regressões duas vezes. A opção robusta ou vce (robusta) é robusta a uma heterocedasticidade assintoticamente robusta. A opção cluster (varname) ou vce (cluster varname) é robusta para a heterocedasticidade e permite correlação arbitrária no varname. Você pode ler mais sobre isso nos arquivos de ajuda: help reg e help vceoption. Ndash lmo 23 de maio 16 em 14: 01Como é ruim usar OLS em vez de efeitos fixos quando você tem 7 anos de dados de painel. Pelo que entendi, o risco é que os coeficientes estejam correlacionados com o termo de erro, tornando assim As estimativas tendenciosas. Haverá alguma forma de endogeneidade. Isso ajudaria se eu incluísse manequins de ano na regressão OLS agrupada. Ainda não capturaria os efeitos da intercepção variável na dimensão individual, certo. Uma das minhas principais variáveis ​​explicativas é significativa no nível 5 na regressão FE. No OLS agrupado é significativo no nível 0.001. Este resultado é insignificante ou ainda pode ser usado com a reserva de que é superestimado. Pergunto isso porque a maioria dos parâmetros estimados são fortemente significativos na regressão OLS combinada. Além disso, duas das minhas variáveis ​​explicativas que são constantes caem na regressão FE. Embora sejam de interesse secundário, eles contribuem explicando bastante a variação na variável dependente. (A amostra não é congruente com um modelo de efeitos aleatórios). Existe alguma maneira de decidir qual modelo pode ser mais adequado. Se você souber algumas coisas que eu deveria ter em mente ao implementar os modelos, eu ficaria muito agradecido ao ouvir que eles pedissem 18 de junho às 9: 47 usando o StataMP 13.0 para Mac. Eu preciso executar uma regressão OLS agrupada usando Stata em um conjunto de dados e ter a matriz de variância robusta do cluster. Conheço o comando de regressão para uma regressão normal, mas como faço para executar uma regressão POLS. Se alguém também conhece um bom texto explicando POLS (Google não era meu amigo nesse caso). Quando eu regredir lnwg no lnhr, recebo os seguintes resultados (Desculpe, eu tentei capturar a tela, mas o formato do arquivo não era permitido: um coeficiente de .0827 para lnwg. Pergunta-se o efeito dos salários sobre a oferta de mão-de-obra. Posso simplesmente dizer: Uma unidade adicional de salário leva a um aumento de 8 horas trabalhadas feitas em 17 de maio 16 às 18:20. Minha compreensão de OLSs em conjunto é que é mais apropriado quando você tem unidades observacionais observadas em mais de um período de tempo, mas unidades individuais são Não observado repetidamente em vários períodos. Sob este esquema de amostragem, as observações formam períodos de tempo diferentes são reunidas e a OLS é conduzida na amostra agrupada, o que a diferencia de uma amostra de painel (ou longitudinal) onde as mesmas unidades observacionais são observadas repetidamente. Neste caso, o pesquisador normalmente usa um estimado interno (efeitos fixos) ou similar para varrer a heterogeneidade não observada nos indivíduos. Se o pesquisador tem fortes razões para acreditar que tal heterogeneidade d Não existe, ela pode optar por usar o OLS combinado em uma amostra longitudinal. Isso geralmente não é aconselhável. O inverso não é verdadeiro: se a amostra é agrupada, o pesquisador não pode usar os métodos padrão de efeitos fixos. Dito isto, o comando de regressão é a ferramenta correta para o trabalho. É típico também incluir um efeito fixo no tempo para controlar as mudanças que afetam a amostra ao longo do tempo. Como tal, seu comando seria algo assim: você pode capturar a matriz de variância-covariância usando o seguinte imediatamente após o registro e vê-lo usando a matriz de ajuda Veja para métodos adicionais de trabalho com esta matriz. Além disso, existem inúmeras postagens no CrossValidated que podem ser mais úteis na compreensão do OLS. Comentário muito útil. Isso significa que se eu quiser obter a matriz de variância padrão E a matriz de variância robusta do cluster eu preciso regredir uma vez sem o comando quotrobustquot e capturar a matriz e regredir outro tempo, mas agora com quotrobustquot para obter a matriz de variância robusta do cluster. Qual é a diferença entre a opção do cluster e a opção vce (robusta). Ndash endlessend2525 23 de maio 16 às 13:32 É meu entendimento que você deve executar as regressões duas vezes. A opção robusta ou vce (robusta) é robusta a uma heterocedasticidade assintoticamente robusta. A opção cluster (varname) ou vce (cluster varname) é robusta para a heterocedasticidade e permite correlação arbitrária no varname. Você pode ler mais sobre isso nos arquivos de ajuda: help reg e help vceoption. Ndash lmo 23 de maio 16 em 14: 01Como é ruim usar OLS em vez de efeitos fixos quando você tem 7 anos de dados de painel. Pelo que entendi, o risco é que os coeficientes estejam correlacionados com o termo de erro, tornando assim As estimativas tendenciosas. Haverá alguma forma de endogeneidade. Isso ajudaria se eu incluísse manequins de ano na regressão OLS agrupada. Ainda não capturaria os efeitos da intercepção variável na dimensão individual, certo. Uma das minhas principais variáveis ​​explicativas é significativa no nível 5 na regressão FE. No OLS agrupado é significativo no nível 0.001. Este resultado é insignificante ou ainda pode ser usado com a reserva de que é superestimado. Pergunto isso porque a maioria dos parâmetros estimados são fortemente significativos na regressão OLS combinada. Além disso, duas das minhas variáveis ​​explicativas que são constantes caem na regressão FE. Embora sejam de interesse secundário, eles contribuem explicando bastante a variação na variável dependente. (A amostra não é congruente com um modelo de efeitos aleatórios). Existe alguma maneira de decidir qual modelo pode ser mais adequado Se você conhece algumas coisas que eu devo ter em mente ao implementar os modelos, eu ficaria muito grato por ouvir que eles pedissem 18 de junho 14 às 9:47