Problem mit Interpretation einer xtreg Tabelle

Regressionsmodelle aller Art mit Stata.

Problem mit Interpretation einer xtreg Tabelle

Beitragvon Yannikk » Mi 8. Jan 2014, 20:48

Hallo!
Ich habe 0,0 Ahnung von Stata, soll allerdings eine Tabelle interpretieren. Habe diesbezüglich eine einfache Frage: Was ist "Robust Std. Err." ? Beste Grüße und bitte antwortet mir !!
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Re: Problem mit Interpretation einer xtreg Tabelle

Beitragvon daniel » Do 9. Jan 2014, 00:14

Das hat nur am Rande mit der Software zu tun.

Diese Überschrift bedeutet, dass die Standardfehler der Regression "robust" geschätzt werden. Im Rahmen von -xtreg- ist es wahrscheinlich, dass für die Klumpung der Daten korrigiert wird.
Stata is an invented word, not an acronym, and should not appear with all letters capitalized: please write “Stata”, not “STATA”.
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Re: Problem mit Interpretation einer xtreg Tabelle

Beitragvon mangel76 » Do 9. Jan 2014, 17:46

Hallo,

soweit ich mich erinnere ist der "normale" Standardfehler von xtreg bereits Cluster-robust, d.h. er berücksichtigt bereits, dass die Beobachtungen einzelner Individuen über die Zeit nicht unbedingt unabhängig voneinander sind. Robust würde ich dann in Hinsicht auf Heteroskedastizität verstehen. Der Schätzer für die Standardfehler in OLS beruht auf der Annahme, dass die Residuen unabhängig und identisch verteilt sind. xtreg berücksichtigt damit standardmäßig eine Abweichung vom ersten Teil. Weisen die Residuen aber unterschiedliche Varianzen auf (z.B. streuen die Löhne von Managern deutlich stärker als die von KfZ-Mechanikern), so wird gegen den zweiten Teil der Annahme verstoßen. Damit ist der OLS-Schätzer für den Parameter zwar immer noch erwartungstreu, aber die geschätzten Standardfehler sind verzerrt. Robust würde ich daher in diesem Fall so deuten, dass beides berücksichtigt wird.
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Re: Problem mit Interpretation einer xtreg Tabelle

Beitragvon Yannikk » So 26. Jan 2014, 15:56

Hallo Ihr beiden. Ich muss Mitte Februar meine Bachelorarbeit abgeben, komme mit der Interpretation der Tabelle aber überhaupt nicht weiter. :( :( Habe auch nicht die Zeit, mich in STATA einzuarbeiten. Gibt es jemanden, der mir eine Stunde mit der Analyse einer xtreg fe Paneldatenanalyse helfen kann, gegen Bezahlung, im Raum Düsseldorf ?

Beste Grüße,

Yannik
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Re: Problem mit Interpretation einer xtreg Tabelle

Beitragvon daniel » So 26. Jan 2014, 17:21

soweit ich mich erinnere ist der "normale" Standardfehler von xtreg bereits Cluster-robust, d.h. er berücksichtigt bereits, dass die Beobachtungen einzelner Individuen über die Zeit nicht unbedingt unabhängig voneinander sind.


Ich glaube nicht, dass dies der Fall ist. Die Standradfehler sind zwar für die n - 1 geschätzen Mittelwerte adjustiert, die zur within Transforation benötigt werden (daher die Different zwischen fe und tols im unten angehängten Beispiel), aber berücksichtigen keinerlei Autokorrelation (vgl. Methods and Formulars section im manual zu -xtreg-).

Hier ein Beispiel. fe ist das Modell, das mittels -xtreg ,fe- geschätzt wird, fe_c hat zusätzlich die Option -vce(cl idcode) spezifiziert (hier sind die Standradfehler für Autokorrelation korrigiert). Die beiden Modelle tols und tols_c sind mittel -regress- in den von Hand transformierten Daten geschätzt.

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webuse nlswork
xtset idcode

qui {
   xtreg ln_wage hours age union ,fe
   est sto fe
   keep if e(sample)
   xtreg ln_wage hours age union ,fe vce(cl id)
   est sto fe_c

   foreach x in ln_wage hours age union {
      bys id : egen m`x' = mean(`x')
      bys id : replace `x' = `x' - m`x'
   }

   reg ln_wage hours age union
   est sto tols
   reg ln_wage hours age union ,vce(cl id)
   est sto tols_c
}

est tab fe fe_c tols tols_c ,b se d(_cons)
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Re: Problem mit Interpretation einer xtreg Tabelle

Beitragvon mangel76 » Mo 10. Feb 2014, 15:05

Hallo Daniel,

genau so war es auch gemeint, ist vielleicht nicht ganz rübergekommen. Standardmäßig wird nur die Autokorrelation berücksichtigt, die in den composite errors durch die unbeobachteten Effekte entstehen. Gibt es darüberhinaus Abweichungen wie Autokorrelationen in den Fehlern oder Heteroskedastizität, dann müssen auf jeden fall robuste Fehler geschätzt werden.
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