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我正在使用线性模型 4.5 中的 PanelOLS() 函数运行固定效果面板回归。

尝试在模型估计中添加 'entity_effects=True' 和 'time_effects=True' 时，它返回了 'AbsorbingEffectError'：

无法估计模型。所包含的效应已经完全吸收了一个或多个变量。当使用模型中包含的效果完美地解释了一个或多个因变量时，就会发生这种情况。

如何修复“AbsorbingEffectError”？

panel = panel.set_index(['firm', 'Date'])  
exog_vars = panel[['ex_mkt', 'MV', 'ROA', 'BTM','leverage','2nd']]
exog = sm.add_constant(exog_vars)
y = panel[['ex_firm']]
model = PanelOLS(y, exog_vars,entity_effects=True).fit(cov_type='clustered', cluster_entity=True)

我遵循与文档中的固定效果模型示例完全相同的步骤https://bashtage.github.io/linearmodels/doc/panel/examples/examples.html#

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我认为 G.mc 和 TiTo 的观点很好，我今天也遇到了同样的问题。看来，如果你有一个“常量”变量（这意味着没有变化），那么这个问题就会出现在 python 中。我在 stata 中也尝试过，即使包含常量，它似乎也能正常工作。我所说的常数是指分析中引入的通常的“c”以及实际上在一段时间内是静态的任何其他变量。

于 2020-09-10T21:39:42.873 回答