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我第一次尝试在 R 中使用 plm 包。

我希望估计一个只有时间虚拟变量的池模型，即没有未观察到的异质性。

我对表单进行了简单的回归：

plm(dep ~ x:y -1, data=data, index=c("panel_var", "time_var"), effect="time", model="pooling")

，其中 x 是一个连续的和 ya 分类变量（因此 x:y 是交互作用）。考虑到我希望有时间假人，我添加-1到模型中以不包括截距。

使用summary时，模型会正确告知我“面板”和“时间”维度的时间大小。但是，它不报告时间虚拟变量。通过检查我发现这是因为它不包括回归中的时间虚拟变量（运行lm没有截距的简单回归会给出相同的答案）。

鉴于该effect="time"选项不添加时间假人，它有什么作用？

我知道可以运行我想要的模型，lm但我想明确说明面板结构并使用 plm 包中包含的协方差结构（尽管在运行回归vcovSCC后这也可能是可行的）。lm

感谢帮助！

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合并的 OLS 模型既没有时间效应也没有个体效应。也许包应该发出错误消息。您可能需要一个固定效应模型，例如

data(Grunfeld, package="plm")
# estimate model with time effects
fe <- plm(inv ~ value + capital, data=Grunfeld, model = "within", effect = "time")

summary(fe)
# extract time effects
fixef(fe)
于 2015-11-09T19:07:25.433 回答