В моей магистерской диссертации я хочу проанализировать влияние инвестиций в акционерный капитал (PE) на показатели отрасли в Латинской Америке в период 2009-2018 гг. В спецификации базовой модели я регрессирую фиктивную переменную PE, которая указывает на наличие инвестиций в PE в данной стране-отрасли в сравнении с различными отраслевыми показателями, включая рост занятости, рост прибыльности и т. Д. База данных, которую я построил, содержит 6 разных стран. 9 отраслей и 10 лет. (см. рисунок) База данных
Методологически, я следую за недавней работой Bernstein et al. (2017): Private Equity и Industry Performance, в котором авторы оценивают модель с фиксированным эффектом для анализа влияния инвестиций в PE. Чтобы контролировать общие шоки между отраслями и странами, они включают фиксированные эффекты по годам и странам и по отраслям в спецификации моделей. Окончательная регрессия панели с фиксированными эффектами выглядит следующим образом.
Спецификация модели
Проблема в том, что я не знаю, как включить дваразличные фиксированные эффекты одновременно в функции plm в R, поскольку она допускает только один индивидуальный и фиксированный по времени эффект в индексе.
Я поставил код для базовой модели с фиксированным эффектом, которую я хочу использовать. Тем не менее, это всегда показывает ошибку. Я предполагаю, что это потому, что есть несколько стран для данной отрасли, и, таким образом, индивид не имеет четкого определения. Я также попытался включить категориальную переменную "страны" в качестве фиктивной в модель, однако с тем же сообщением об ошибке. Таким образом, мой главный вопрос заключается в том, как я могу включить оба фиксированных эффекта одновременно в модель (страна-отрасль и год-отрасль).
Используемый код R:
Рост занятости (1)
plm_empl = plm(empl ~ PE, data=DataSet_MasterThesis, index=c("industries",
"years") , model = "within")
Рост занятости (2)
plm_empl = plm(empl ~ PE + countries, data=DataSet_MasterThesis,
index=c("industries", "years") , model = "within")
Сообщение об ошибке:
Error in pdim.default(index[[1]], index[[2]]) :
duplicate couples (id-time)
In addition: Warning messages:
1: In pdata.frame(data, index) :
duplicate couples (id-time) in resulting pdata.frame
to find out which, use e.g. table(index(your_pdataframe), useNA = "ifany")
2: In is.pbalanced.default(index[[1]], index[[2]]) :
duplicate couples (id-time)
Я быБуду очень признателен за любую помощь в решении этой проблемы.