自己相関の問題を解決するための第1の差分法のバイナリ変数の扱い

Question

私のパネルデータに自己相関の問題があります。 だから私はこの問題を扱う最初の違いの方法を使用することに決めました。

私の独立変数のほとんどはバイナリです。 これを超えて有限差分法を実行すると、 以前のように0または1の代わりに-1,0、および1が得られます。

これは問題ありませんか？ソート

 Date ID X Y Z L M A B C D E 
01/01/2017 A 0 1 0 0 0 0 1 0 0 7.8 
01/01/2017 A 0 1 0 0 0 1 0 0 1 6.5 
01/01/2017 B 0 0 0 0 1 1 0 0 1 6.5 
01/03/2017 A 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7.8 
01/04/2017 C 0 0 1 0 0 1 0 0 0 6.5 
01/04/2017 C 0 0 0 0 0 0 1 0 0 7.3 

私は：

のほかに、私のデータは、設定した時間の流れが、私は同じ日に起こって複数の差事件を持っているとき、私は、この場合、第1差分法を適用する方法を確認していないこれは以下のようですこれは、再び、次のようになる日やIDに応じて：

以外にも

Date ID X Y Z L M A B C D E 
01/01/2017 A 0 1 0 0 0 0 1 0 0 7.8 
01/01/2017 A 0 1 0 0 0 1 0 0 1 6.5 
01/01/2017 B 0 0 0 0 1 1 0 0 1 6.5 
01/03/2017 A 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7.8 
01/04/2017 C 0 0 1 0 0 1 0 0 0 6.5 
01/04/2017 C 0 0 0 0 0 0 1 0 0 7.3 

、私のパネル回帰に使用しても、この利用この行列の上に第1の差分を取るために[OK]を並べ替え、この新しいデータですか？

Answer 1

退行者は、時間不変であっても時変であってもよい。いくつかの推定量、特に内部と第1の差の推定値については、時変リグレッサの係数のみが同定されている（Cameron and Triverdi、Microeconometric Methods and Applications）。あなたの退行者の中には時間不変のものがあるようです。

あなたは時系列データを扱うのではなく、パネルデータまたは縦データを扱います。もちろん、あなたはIDと日付を繰り返しています。つまり、Arellano-BondやBlundell-Bondのようなパネルデータツールとの自己相関を扱う必要があります。 R plmパッケージのpgmmまたはStataのxtdpdsysまたはxtabondを参照してください。

パネルIDを識別する変数が複数ある場合は、R create ID within a groupを使用して統合することができます。 Stataで作業している場合は、 egen id = group(sub_id_1 sub_id_2)とすることができます。