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New!
lianxh
命令发布了:
随时搜索推文、Stata 资源。安装:
. ssc install lianxh
详情参见帮助文件 (有惊喜):
. help lianxh
连享会新命令:cnssc
,ihelp
,rdbalance
,gitee
,installpkg
⛳ Stata 系列推文:
作者:杨雪 (南开大学)
邮箱:yangx0322@qq.com
目录
实际上,Koenker 和 Bassett (1978) 提出的只是条件分位数回归 (CQR) 方法。由于 QCR 的结果基于过多甚至是不必要的个体特征,当我们想要知道解释变量对被解释变量的一般边际影响,且对样本个体的其他观测特征不关心时,继续用 QCR 显然无法得到想要的结果。在此背景下,无条件分位数回归 (UQR) 应运而生。UQR 是对 CQR 的补充和拓展,在劳动经济学与政策评估中具有重要应用价值 (朱平芳和张征宇,2012)。
再中心化影响函数 (RIF) 是一种稳健估计,最早由 Firpo、Fortin 和 Lemieux (FFL,2009) 引入分位数回归,用以分析解释变量
对于如下 RIF,无论是线性模型还是 Logit 模型,都可以通过积分得到无条件分位:
其中,
FFL 令
(3)-(2) 除以增量
归纳起来,获得 UQPE 一致估计的一般步骤有三步:
Borgen (2016) 在 FFL (2009) 开发的 rifreg
命令基础上,提供了 xtrifreg
命令,该命令可以在高维固定效应存在的情况下有效地估计 UQR。xtrifreg
首先用 pctile
确定在指定分位数处的结果变量,然后用 kdensity
来确定 xtreg
中的被解释变量进行回归。具体来看:
*命令安装
cnssc install lxhget, replace
lxhget t340_1.pkg, install replace
lxhget t340_1.pkg, replace
*命令语法
xtrifreg depvar indepvars [if] [in] [weight], fe i(varname) [options]
weight
:设置权重,可采用 Stata 四种权重中的三种,即 aweights
、fweights
和 iweights
;i(varname)
: xtrifreg
要求在 i(varname)
选项中指定一个固定效应变量 (必须为哑变量);
xtrifreg
:默认报告聚类标准误,放宽了误差项的 iid 假设。也可以通过 norobust
等选项,得到其他类型的标准误。uqreg
可以专门用于估计基于 RIF 回归的 UQR。如 FFL (2009) 所言,由于分位数 RIF 在不同观测值之间的唯一变化元素,是一个指示观测值高于或低于给定分位数的二元变量,任何线性或二项式模型都可以用来估计 UQR。默认情况下,uqreg
只提供平均处理效应的点估计,在 UQR 框架中可以解释为无条件的偏效应。具体来看:
*命令安装
lxhget t340_2.pkg, install replace
lxhget t340_2.pkg, replace
*命令语法
uqreg depvar [indepvars] [if] [in] [weight], q(#p) method(str) [bw(#)
kernel(kernel) method_options noisily]
weight
:设置权重,可采用 Stata 的所有权重类型,有 aweights
、fweights
、iweights
和 pweights
;q(#p)
: 指定无条件分位数,限一个;method(str)
:指定估计 UQR 的方法,有 regress
、reghdfe
、logit
、probit
、cloglog
和 hetprobit
;bw(#) kernel(kernel)
:指定用于估计密度函数的带宽函数或 (和) 核函数;method_options
:指定与所选估计方法相适应的选项;noisily
:显示初步步骤。
Powell (2010) 认为,FFL (2009) 将所有解释变量都等同于控制变量,无法区分政策变量和控制变量。RIF 回归无法同时基于一些变量的条件分位数回归,来计算另一些变量的无条件分位数回归。区分政策变量与控制变量的目的主要是为了计算
这种情形下可以采用 genqreg
命令。包含额外的协变量改变了对处理变量的估计系数的解释,通过 gengreg
,即使存在额外的控制变量,也会产生无条件的分位数处理效应。具体应用可参见推文「分位数回归及 Stata 实现」,这里不再赘述。
Note:产生如下推文列表的 Stata 命令为:
lianxh 分位数, m
安装最新版lianxh
命令:
ssc install lianxh, replace
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