Я работаю над своим исследованием, пытаясь выяснить, готовы ли инвесторы принять более низкую доходность за держание облигаций с экологическими выгодами по сравнению с обычными облигациями. Я создал 101 подходящую пару облигаций с одинаковыми характеристиками, за исключением того, что одна является «зеленой» облигацией, финансирующей экологические проекты, а другая - стандартной облигацией. В моем анализе я наблюдаю разницу в их доходности спроса - для каждой пары облигаций у меня есть ежедневные данные о разнице в их доходности спроса от выпуска облигаций до января 2020 года. Имея эту несбалансированную панель на 44 863 дня облигаций, я сейчас управляю несбалансированная панель регрессии с фиксированными эффектами в R с использованием пакета plm:
model_fe = plm(yield_diff ~ Bid_ask, data = mydata.set, model = "within")
Я в первую очередь интересуюсь ненаблюдаемыми отдельными фиксированными эффектами, захваченными перехватчиками.
Однако я бы также sh, чтобы исследовать временные эффекты и посмотреть, изменяется ли зависимая переменная (разница в доходности, то есть в цене) с годами. Однако использование модели двусторонних фиксированных эффектов добавляет дневные эффекты, которые в совокупности не являются значительными. Поэтому я хочу добавить манекены года, чтобы увидеть, изменилась ли разница доходности между экологическими и обычными облигациями во времени.
Учитывая мой диапазон данных за 2014 - 2020 годы, я оцениваю следующее уравнение, исключая фиктивную переменную на 2014 год для предотвращения проблемы мультиколлинеарности:
model_YearDummies = plm(yield_diff ~ bid_ask + 2015 + 2016 + 2017 + 2017 + 2018 + 2019 + 2020, data = mydata.set_YearDummies, model = "within")
4 из 6-летних манекенов являются статистически значимыми. Однако теперь также отдельные фиксированные эффекты значительно изменились и стали больше. Может ли быть так, что перехваты теперь так или иначе включают в себя и эффект 2014 года? Я бы подумал, что для того, чтобы отличить guish эффекты года от отдельных эффектов, мне нужно включать манекены для каждого года (т.е. включать манекен для 2014 года), но R не позволяет мне делать что ...
Какой правильный подход здесь? Должен ли я включать манекены года и интерпретировать их коэффициенты, но для отдельных эффектов сообщать результаты первоначальной оценки без временных эффектов?
А как насчет разделения набора данных на подвыборки по годам, оценки исходного уравнения для каждой подвыборки и изучения разницы в среднем отдельных эффектов?