关于公司财务中固定效应、混合OLS的讨论
编者按:
近日会计学术联盟—公司财务兴趣组讨论了一个非常普遍、有意思且好多朋友容易搞混的问题:现在公司财务是不是都很多不用固定效应了(xtreg,fe)?很多都是控制行业年份的混合ols。请问为啥不要考虑个体差异就直接用ols?
黄灿博士这一问题出现后,引起了众多小伙伴的围观,当然这里面也有高手出招……水皮都看呆了,讨论热烈程度,不亚于一场学术研讨会……原来在网上也可以达到研讨会的效果……。
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公司财务中固定效应、混合OLS……
@黄灿:请教一下,现在公司财务是不是都很多不用固定效应了(xtreg,fe)?很多都是控制行业年份的混合ols。请问为啥不要考虑个体差异就直接用ols?
@Junjun:你看下peterson 2009
@黄灿:怎么说?企业层面的聚类regy x,r cluster(id)就可以了?
@Junjun:是reg y x i.year i.indu, cluster(id)
@栗子大王: 为什么不用面板回归呀 xi:xtreg y x i.industry i.year,cluster(id)
@黄灿: 不做F检验(不检验有无个体差异),直接用混合ols(控制行业年份):reg y x i.year i.indu,cluster(id),而不是用固定效应(个体时间双向固定效应) xtreg y x i.year , r。。这个是什么原因呢?
@水皮: 黄博士问的问题非常好,我也有困惑……
@Junjun:Petersen, M.A. (2009). "Estimating Standard Errors in Finance Panel Data Sets:paring Approaches." Review of Financial Studies 22(1): 435-480
@rNer:/thread-3222518-1-1.html
@黄灿: 这个问题能有人详细回答吗?以便应付审稿人质疑我为什么不考虑固定效应随机效应而直接用混合ols。谢谢。
@深深的愛戀: 关于不用fe和选择pooled ols的个人见解:可能主要有以下两方面原因:其一,固定效应fe是严格控制个体效应后的拟合结果,因此,它一般出来的结果都不太显著,因此为保证回归结果有星星,大都会采用pooled ols,甚者有直接run ols的!不进行任何的cluster处理(个人建议,如果是想发高质量的期刊,就不要再去侥幸,建议同时运用fere pooled ols,进行检验取舍或同时报告);
第二个原因在于,由学者具体研究的问题所决定,比如随着新经济地理学的兴起,有研究地位位置对公司财务行为的相关研究,按道理来说公司所处的地理位置是公司的一个固有属性(此处忽略公司地址的变更),如果用fe的固定效应回归,会很大程度上弱化地理位置对所研究问题的影响的。此时使用双cluster可能会更合适。此外,关于pooled ols 、fe 、re是有相应的检验去选择的。最后,上述回答仅代表个人观点,如有错误欢迎批评指正!PS:每个方法都有其各自适应的前提,需视您所研究的具体问题而定,希望我的回答对您有所帮助
深深的愛戀:@黄灿博士,如果是审稿人提的问题,因不知你所研究的具体问题,如果你所研究话题是跟公司固有属性相关的话,pooled ols可能有利于你去argue;此外,不妨将fe和re的结果都呈现并用相应的检验去测试以解决审稿人的疑惑。
@度 之前遇到过ols和fe的系数符号相反的问题,我还说fe控制了个体效应,结果更可信……但是另一方面,确实是公司的异质性的作用更大(因为公司每年的变化其实不明显),这样是ols更可靠。
@度 面对模棱两可的结论,只能定性的分析个体和时间效应哪个更大么?有没有更具说服力的定量检验?
@度 @深深的愛戀 如果出现fe跟pooled ols符号相反的话,可考虑模型中遗漏了重要的应有而未有的控制变量,fe确实是严格保守的结果,但并不意味着它的结果就比pooled ols更可信,这还是需视您具体的研究问题以及计量方面的检验来确定的
@atonman 打酱油的也深深受教了 谢谢
@深深的愛戀 打只因为有所经历,run的reg次数多了,问题碰到多了再去逐个解决,就有了些许答案。