Tôi đang cố gắng tìm ra các đặc điểm kỹ thuật tốt nhất cho bộ dữ liệu của tôi.
Tôi đang cố gắng thăm dò tính hiệu quả của các đặc khu kinh tế ở Ba Lan theo nghĩa tăng trưởng của nền kinh tế theo ba mô hình dữ liệu tương tự cho các biến được giải thích: a) tỷ lệ thất nghiệp đã đăng ký b) GDP bình quân đầu người c) hình thành vốn cố định bình quân đầu người . Dữ liệu dành cho các tiểu vùng NUTS3. Các biến giải thích là: 0-1 cho sự hiện diện của SEZ trong tiểu vùng trong năm và một vài biến số kinh tế; tần suất hàng năm, dữ liệu là 2004-2012 cho 66 tiểu vùng.
Tôi đã thử các hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên. Hiện tại, tôi đã chọn FE, vì ý nghĩa và các dấu hiệu chính xác về mặt lý thuyết. Nhưng có một số vấn đề khiến tôi không thể chấp nhận điều đó:
Làm thế nào để kiểm tra tự tương quan và tương quan chéo?
Tôi không biết làm thế nào để kiểm tra phân phối của cụm từ lỗi trong Stata và hơn nữa nếu nó không được phân phối bình thường, tôi có nên quan tâm đến nó nhiều không?
Theo tôi hiểu từ các tài liệu, các giá trị của hệ số tương quan giữa các biến giải thích và thuật ngữ lỗi gần -1 hoặc 1 không phải là vấn đề thực tế; trong trường hợp của tôi, nó gần -1 như bạn có thể thấy.
Là một mô hình hỗn hợp thích hợp cho dữ liệu của tôi?
Tôi đính kèm kết quả cho mô hình giải thích tỷ lệ thất nghiệp.
Mã số:
xtreg st_bezr sse01 wartosc_sr_trw_per_capita zatr_przem_bud podm_gosp_na_10tys_ludn proc_ludn_wiek_prod ludnosc_na_km2, fe
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 594
Group variable: id Number of groups = 66
R-sq: within = 0.4427 Obs per group: min = 9
between = 0.3479 avg = 9.0
overall = 0.2365 max = 9
F(6,522) = 69.10
corr(u_i, Xb) = -0.9961 Prob > F = 0.0000
-------------------------------------------------------------------------------------------
st_bezr | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
--------------------------+----------------------------------------------------------------
sse01 | -1.406066 .4631984 -3.04 0.003 -2.316028 -.4961045
wartosc_sr_trw_per_capita | -.0000963 .0000166 -5.79 0.000 -.0001289 -.0000636
zatr_przem_bud | -26.11989 4.992198 -5.23 0.000 -35.92716 -16.31263
podm_gosp_na_10tys_ludn | -.0201788 .0030788 -6.55 0.000 -.0262273 -.0141304
proc_ludn_wiek_prod | -229.1996 16.92631 -13.54 0.000 -262.4516 -195.9475
ludnosc_na_km2 | .0790167 .0120865 6.54 0.000 .0552726 .1027609
_cons | 161.9786 10.76989 15.04 0.000 140.821 183.1363
--------------------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | 53.986519
sigma_e | 2.5446248
rho | .99778327 (fraction of variance due to u_i)
-------------------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(65, 522) = 27.09 Prob > F = 0.0000