Я пытаюсь сделать регрессию данных панели с фиксированным эффектом оценки.Пример данных можно увидеть ниже:
structure(list(DOILN = c(4.3207, 4.1675, 4.0718, 3.8239, 3.6247,
2.044, 1.3759, 1.4596, 1.486, 4.3136), ROSLN = c(-2.0178, -2.2647,
-4.0632, -3.9933, -3.441, -3.6077, -2.8291, -2.6271, -2.4051,
-1.7239), IRATE = c(-0.0295, -0.1228, 0.00288, 0.03388, -0.0295,
0.00288, 0.03849, 0.03388, 0.07165, 0.04809), GDPGROW = c(0.11731,
0.07891, 0.05072, 0.05745, 0.11731, 0.05072, 0.02142, 0.05745,
0.06645, -0.01765), ISOCode = structure(c(4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
4L, 4L, 4L, 4L, 3L), .Label = c("BRA", "CHN", "IND", "RUS"), class = "factor"),
ISOCodeBRA = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), ISOCodeRUS = c(1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0), ISOCodeIND = c(0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 1), ISOCodeCHN = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0)), .Names = c("DOILN", "ROSLN", "IRATE", "GDPGROW", "ISOCode",
"ISOCodeBRA", "ISOCodeRUS", "ISOCodeIND", "ISOCodeCHN"), row.names = c("120453-2010",
"120453-2011", "120453-2012", "120453-2014", "133431-2010", "133431-2012",
"133431-2013", "133431-2014", "133431-2015", "200448-2009"), class = c("pdata.frame",
"data.frame"), index = structure(list(GCKey = structure(c(1L,
1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L), .Label = c("120453", "133431",
"200448"), class = "factor"), FiscalY = structure(c(2L, 3L, 4L,
6L, 2L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L), .Label = c("2009", "2010", "2011",
"2012", "2013", "2014", "2015"), class = "factor")), .Names = c("GCKey",
"FiscalY"), row.names = c(915L, 647L, 35L, 41L, 83L, 68L, 220L,
330L, 497L, 1219L), class = c("pindex", "data.frame")))
Однако, когда я ввел фиктивные переменные для стран (ISOCode), они отсутствуют в сводке.Кроме того, я все еще получил N фиктивных переменных вместо N-1.
Я использовал model.matrix для создания фиктивных переменных.Сначала я сделал это, чтобы создать фиктивную переменную и включить ее в мой фрейм данных
dBRICna <-cbind(dBRICna, model.matrix(~ -1+ISOCode, data = dBRICna))
, затем я создаю фрейм данных панели на основе моего исходного фрейма данных.Панель регрессии выглядит следующим образом:
fix.cdum <-Plm(ROSLN~DOILN+GDPGROW+IRATE+ISOCodeBRA+ISOCodeRUS+ISOCodeIND+ISOCodeCHN,
data = pbric,model = "within")
Результирующая регрессия выглядит следующим образом:
Oneway (individual) effect Within Model
Call:
plm(formula = ROSLN ~ DOILN + IRATE + GDPGROW + ISOCodeBRA +
ISOCodeCHN + ISOCodeIND + ISOCodeRUS, data = pbric, model = "within")
Unbalanced Panel: n = 308, T = 1-7, N = 1574
Residuals:
Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.
-6.4169648 -0.1066602 0.0075008 0.1344821 2.7955477
Coefficients:
Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
DOILN 0.031935 0.055124 0.5793 0.56247
IRATE -1.194691 0.486961 -2.4534 0.01429 *
GDPGROW -0.041300 0.767433 -0.0538 0.95709
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Total Sum of Squares: 240.19
Residual Sum of Squares: 238.52
R-Squared: 0.006922
Adj. R-Squared: -0.23683
F-statistic: 2.93449 on 3 and 1263 DF, p-value: 0.032416
Как видно, фиктивные переменные не отображаются в результате регрессии.Был бы очень благодарен, если бы кто-нибудь мог посоветовать мне по этому вопросу!