Мой вопрос: как включить отраслевые и годовые фиксированные эффекты в plm, когда у меня несколько фирм в одной отрасли в один и тот же год? Repex моих данных выглядит следующим образом:
Year Industry CompanyID CEOID CEO.background MBA.CEO CEO.Tenure Female.CEO CEO.age Capex Log.TA Leverage
2005 6 1075 10739 0 0 6.92 0 55 0.08623238 9.199961396 0.330732917
2006 6 1075 10739 0 0 7.92 0 56 0.097455145 9.334559982 0.26575725
2007 6 1075 10739 0 0 8.92 0 56 0.113033772 9.346263914 0.285439531
2008 6 1075 10739 0 0 9.92 0 57 0.108640177 9.327564318 0.322985772
2009 6 1075 5835 0 0 0.67 0 54 0.08526524 9.360491034 0.333880116
2010 6 1075 5835 0 0 1.67 0 55 0.081452292 9.376545673 0.32197511
2005 6 1743 8379 0 0 17.43 0 65 0.236487293 6.693007633 0.021915227
2006 6 1743 26012 0 1 0.91 0 59 0.319264835 6.820455133 0.023157959
2007 6 1743 26012 0 1 1.91 0 58 0.207384938 6.844512984 0.020087012
2008 6 1743 26012 0 1 2.92 0 59 0.130632264 6.890964093 0.017103795
2009 6 1743 26012 0 1 3.92 0 60 0.112029325 6.879662342 0.017283796
2010 6 1743 30801 0 0 1 1 47 0.02804693 6.767971236 0.044755539
2005 7 1004 9249 0 0 9.65 0 53 0.076370794 6.596094672 0.31534354
2006 7 1004 9249 0 0 10.65 0 54 0.114891589 6.886346743 0.327808308
2007 7 1004 9249 0 0 11.65 0 55 0.097727719 6.973199328 0.307086799
2008 7 1004 9249 0 0 12.65 0 56 0.112119583 7.216716829 0.389800369
2009 7 1004 9249 0 0 13.65 0 57 0.086281135 7.228033526 0.331455792
2010 7 1004 9249 0 0 14.65 0 58 0.298922358 7.313914813 0.291147083
CEO.background
, MBA.CEO
и Female.CEO
- манекены, не зависящие от времени, для каждого генерального директора и отраслевые манекены, не зависящие от времени для фирма, в то время как отдых - это переменные атрибуты фирмы / генерального директора.
Я хотел бы использовать следующие фиксированные эффекты для регрессии промышленности / года код :
plm(Capex ~ CEO.background + MBA.CEO + CEO.Tenure + Female.CEO + CEO.age + Log.TA + Leverage, data=repexcapex, index = (c("Industry", "Year")), model = "within", effect = "twoways")
Однако , если у меня несколько компаний в одной и той же отрасли, как указано выше (идентификатор компании 1075/1743 для обеих отраслей 6), код выдаст ошибку об дубликатах.
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
[...]
Если я убью первые 5 строк и запустлю код работает только с 1 фирмой на отрасль.
Как мне сформулировать регрессию, чтобы иметь возможность включать как отраслевые, так и годовые фиксированные эффекты? Работает ли код с отраслевыми манекенами, как показано ниже, эквивалентными отраслевым фиксированным эффектам:
plm(Capex ~ CEO.background + MBA.CEO + CEO.Tenure + Female.CEO + CEO.age + Log.TA + Leverage + factor(Industries), data=repexcapex, index = (c("Year")), model = "within", effect = "individual")
это форматированные данные:
repexcapex <- read.table(text="
Year,Industry,CompanyID,CEOID,CEO.background,MBA.CEO,CEO.Tenure,Female.CEO,CEO.age,Capex,Log.TA,Leverage
2005,6,1075,10739,0,0,6.92,0,55,0.08623238,9.199961396,0.330732917
2006,6,1075,10739,0,0,7.92,0,56,0.097455145,9.334559982,0.26575725
2007,6,1075,10739,0,0,8.92,0,56,0.113033772,9.346263914,0.285439531
2008,6,1075,10739,0,0,9.92,0,57,0.108640177,9.327564318,0.322985772
2009,6,1075,5835,0,0,0.67,0,54,0.08526524,9.360491034,0.333880116
2010,6,1075,5835,0,0,1.67,0,55,0.081452292,9.376545673,0.32197511
2005,6,1743,8379,0,0,17.43,0,65,0.236487293,6.693007633,0.021915227
2006,6,1743,26012,0,1,0.91,0,59,0.319264835,6.820455133,0.023157959
2007,6,1743,26012,0,1,1.91,0,58,0.207384938,6.844512984,0.020087012
2008,6,1743,26012,0,1,2.92,0,59,0.130632264,6.890964093,0.017103795
2009,6,1743,26012,0,1,3.92,0,60,0.112029325,6.879662342,0.017283796
2010,6,1743,30801,0,0,1,1,47,0.02804693,6.767971236,0.044755539
2005,7,1004,9249,0,0,9.65,0,53,0.076370794,6.596094672,0.31534354
2006,7,1004,9249,0,0,10.65,0,54,0.114891589,6.886346743,0.327808308
2007,7,1004,9249,0,0,11.65,0,55,0.097727719,6.973199328,0.307086799
2008,7,1004,9249,0,0,12.65,0,56,0.112119583,7.216716829,0.389800369
2009,7,1004,9249,0,0,13.65,0,57,0.086281135,7.228033526,0.331455792
2010,7,1004,9249,0,0,14.65,0,58,0.298922358,7.313914813,0.291147083",
sep=",",header=TRUE)