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计量问题:比较两个回归模型(y不同,其他一致)系数的差异

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发表于 2014-8-4 12:29 | 显示全部楼层 |阅读模式
10金币
大家好,
我在写论文的时候遇到一个问题,
我有两个实证模型:
(1)y1=a1+a2*X+a3*controls+u1
(2)y2=b1+b2*X+b3*controls+u2
其中,y1和y2分别代表员工和高管的薪酬,而右边的X是我的主要解释变量—企业业绩,controls是包含多个控制变量的向量。
那么,我想做的事是:比较这两个模型解释变量X前的系数a2和b2的差异性,从而判断业绩是对员工还是高管的敏感性更高?
请问应该用什么检验呢?有没有推荐的参考书?

最佳答案

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这样可以的,可以直接回归~~
发表于 2014-8-4 12:29 | 显示全部楼层
hshwdpain 发表于 2014-8-5 19:32
那么我的面板数据的结构应该是这样吗?
随便举个例子:
id(股票代码)   year(公司年度)  Y(高管和员 ...

这样可以的,可以直接回归~~
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发表于 2014-8-4 21:22 | 显示全部楼层
可以直接用虚拟变量,放在一个模型里:

y=a1+b*D*X+a2*X+a3*controls+u
D=1    如果为高管
D=0    如果为员工

直接回归,然后看b的显著性,如果b不显著,就无差异;如果显著,就可以比较两者的影响大小。
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发表于 2014-8-4 21:33 | 显示全部楼层
正在研究
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 楼主| 发表于 2014-8-5 11:11 | 显示全部楼层
roqu 发表于 2014-8-4 21:22
可以直接用虚拟变量,放在一个模型里:

y=a1+b*D*X+a2*X+a3*controls+u

感谢解答!不过我还有一个困惑:
最初的两个模型有y1和y2,分别是员工和高管薪酬,这是两组数据。但两个模型右边的变量是完全相同的。
如果按照你的说法,用虚拟变量将他们放在一个模型,那么新模型中的y是什么(员工还是高管薪酬)?
我的理解是把原先的两组数据堆积起来吗?但是怎么堆积,因为我用的是面板数据,按照(股票代码、年份、变量)的格式。
我之前做过的虚拟变量的实证是在一组数据内设置,但是这里有两组数据,所以比较困惑。
谢谢!
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发表于 2014-8-5 18:24 | 显示全部楼层
Y就是薪酬啊。。。员工的和高管的都放在里面就行。。
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 楼主| 发表于 2014-8-5 19:32 | 显示全部楼层
roqu 发表于 2014-8-5 18:24
Y就是薪酬啊。。。员工的和高管的都放在里面就行。。

那么我的面板数据的结构应该是这样吗?
随便举个例子:
id(股票代码)   year(公司年度)  Y(高管和员工薪酬)          X (业绩)  D(虚拟变量)    CONTROLS
00001              2008                  1221331(高管薪酬)          ......                1                           .....
00001              2008                  32134342 (员工薪酬)                           0
00001              2009                  78687236(高管薪酬)                            1
00001              2009                  321434322(员工薪酬)                           0
00002              2008                  ......高管薪酬
00002              2008                  ......员工薪酬
00002              2009                  ......高管薪酬
00002              2009                  ......员工薪酬
应该是这样吗?

点评

这样可以的,可以直接回归~~  详情 回复 发表于 2014-8-11 08:05
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发表于 2014-8-12 05:49 | 显示全部楼层
当然我说的只是一种解决方法,你可以找到这种方法的相关文献,CNKI上有很多,当然还有一些相对复杂一些的方法,你也可以去试试,当然首先你得多找一些文献阅读~~Good luck~~
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 楼主| 发表于 2014-8-12 23:48 | 显示全部楼层
roqu 发表于 2014-8-12 05:49
当然我说的只是一种解决方法,你可以找到这种方法的相关文献,CNKI上有很多,当然还有一些相对复杂一些的方 ...

好的,谢谢啦、
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