Block Bootstrapping In Stata Forex

Ich möchte den Stata-Befehl bootstrap verwenden, um bootstrap eine Schätzmethode zu blockieren, die Gruppe feste Effekte enthält. Obwohl es ein benutzerdefinierter Befehl ist, verwenden Sie einfach useg y x, a (id1) in den folgenden Beispielen. Genauer gesagt, frage ich mich, wie die Berechnung einfacher Standard erorrs Standardfehler gruppierten wrt id1 (einzelne in einem Panel-Daten-Setup) Standardfehler gruppierten wrt id2, die id1 umfasst (Klasse anstelle von einzelnen in einem Panel-Daten-Setup) Standard-Fehler gruppierten wrt id3, die tut Nicht umfassen id1 (Zeit anstelle von einzelnen in einem Panel-Daten-Setup) Im nicht sicher, ich verstehe die Optionen-Cluster. Idcluster Und Gruppe und wie sie interagieren. Für jetzt ist dies, was ich verwenden Fehler gruppierten wrt id1 Fehler gruppierten wrt id2, die id1 Fehler umfasst gruppierten wrt id3, die nicht umfasst id1 Ist dies correctI Ich möchte Block bootstrap ausführen, wo die Blöcke Länder sind, und umfassen Länderindikatorvariablen. Ich dachte, das folgende würde funktionieren. Aber ich bekomme die folgende Fehlermeldung. Es scheint, dass dies funktionieren sollte. Wenn der Block-Bootstrap das gleiche Land für jeden Block wählt, dann scheint es, es sollte nur den Intercept fallen. Ist meine Fehler-Codierung oder konzeptionelle Hier ist einige Code mit den grunfeld-Daten. Das Problem hier ist nicht mit deiner Codierung, sondern ist begrifflich. Das Problem ist, dass Sie nicht identifizieren können jeden Koeffizienten in jeder Regression in jedem Bootstrap-Beispiel. Nicht alle Länder sind für jede Bootstrap-Wiederholung im Datensatz enthalten. Sie können festlegen, was mit der vce-Option (; lärmend) geschieht: Fehler werden generiert, da einige Koeffizienten fehlen, wenn die Regression mit bestimmten Bootstrap-Samples ausgeführt wird. In jeder Regression können Sie sehen, dass einige Länder Dummies aufgrund von Kollinearität weggelassen werden. Dies sollte erwartet werden und macht viel Sinn - die Land-Dummies könnte 0 für alle Beobachtungen in der Bootstrap-Probe, wenn das Land nicht gezeichnet wurde Wenn Sie wirklich versuchen, die Koeffizienten auf den Land-Dummies abzuschätzen, müssen Sie Finden Sie einen anderen Ansatz als Bootstrapping mit K-Clustern, wenn K die Zahl der Länder ist. Wenn Sie sich nicht um die Koeffizienten-Dummies kümmern, könnten Sie einen anderen Befehl verwenden, der einfach die festen Effekte aufnimmt und nur die Koeffizienten der anderen unabhängigen Variablen (z. B. areg oder xtreg) meldet. Eine Möglichkeit, darüber nachzudenken, was los ist, ist, dass es analog ist: Mit der idcluster () - Option wird jedes Land, das in einem Bootstrap-Beispiel gezeichnet wird, eine eigene ID-Nummer erhalten. Wenn ein Land zweimal gezogen wird, dann gibt es zwei Dummies. (Die Koeffizienten für die beiden Dummies erweisen sich naturgemäß als identisch oder nahezu identisch.) Die Koeffizienten in diesem Ausgang sind jedoch völlig bedeutungslos, da bscountry 2 unterschiedliche Länder in verschiedenen Bootstrap-Iterationen sein wird. Da Sie keine Ausgabe auf den Dummies ignorieren, können Sie auch ein Modell wie areg oder xtreg verwenden, da sie schneller laufen. Obwohl es viele Anwendungen, wo Bootstrapping mit Clustern funktionieren würde, ist das Problem hier die Einbeziehung von Cluster-Dummies in der Regression. Das alles wirft die Frage auf, ob diese Übung überhaupt Sinn macht. Wenn Sie versuchen, die Koeffizienten für die Land-Dummies, dann sicherlich nicht abzuschätzen. Ansonsten könnten die Lösungen oben OK sein, aber es ist schwer zu sagen, ohne zu wissen, Ihre Forschungsfrage. Beantwortet Jul 15 13 bei 16:42