其他
收入和年龄等变量是将其转化成有序离散变量还是当成连续变量进行回归呢?
凡是搞计量经济的,都关注这个号了
稿件:econometrics666@126.com
前不久,社群讨论了1.“显著不显著的后背是什么, 非(半)参估计里解决内生性”,2.“计量社群里关于使用交互项还是中介效应分析开展机制研究的讨论”,3.“为啥面板数据回归中, 即使X对Y的解释程度很大, 但R-square一般都很小?”,4.多期DID中使用双向固定效应可能有问题! 又如何做平行趋势检验? 多期DID方法的最新进展如何?等等。这些讨论中有很多非常高质量的内容值得被记录起来,因此后面会形成一个计量圈社群讨论专栏。
问题:解释变量是一个-9到9的整数,数据里面有0存在,这样的解释变量不能用来做回归吗?以及像类似于收入变量,是将其转化成3-4个有序离散变量(类似于低收入、中收入、高收入)还是当成连续变量进行回归呢?
以下内容摘自奴隶贸易与信任的文章,详情看“奴隶贸易对经济发展影响, AER上截面数据分析经典文”。
关于Income变量到底转化成ordinal变量还是当成连续变量问题,见下图:
2.5年,计量经济圈近1000篇不重类计量文章,
可直接在公众号菜单栏搜索任何计量相关问题,
Econometrics Circle
数据系列:空间矩阵 | 工企数据 | PM2.5 | 市场化指数 | CO2数据 | 夜间灯光 | 官员方言 | 微观数据 | 内部数据计量系列:匹配方法 | 内生性 | 工具变量 | DID | 面板数据 | 常用TOOL | 中介调节 | 时间序列 | RDD断点 | 合成控制 | 200篇合辑 | 因果识别 | 社会网络 | 空间DID数据处理:Stata | R | Python | 缺失值 | CHIP/ CHNS/CHARLS/CFPS/CGSS等 |干货系列:能源环境 | 效率研究 | 空间计量 | 国际经贸 | 计量软件 | 商科研究 | 机器学习 | SSCI | CSSCI | SSCI查询 | 名家经验计量经济圈组织了一个计量社群,有如下特征:热情互助最多、前沿趋势最多、社科资料最多、社科数据最多、科研牛人最多、海外名校最多。因此,建议积极进取和有强烈研习激情的中青年学者到社群交流探讨,始终坚信优秀是通过感染优秀而互相成就彼此的。