选择要放入feols - fixest包中的虚拟对象

Question

我有两个固定的效果变量，我对估计一个固定效果的系数很感兴趣，但feols总是自动删除第一个。

例如，在我的玩具数据中如下所示：

library(data.table)
library(fixest)
set.seed(1)

test_dt = data.table(
  y = rnorm(12, 15,20),
  x = rnorm(12, 25, 5),
  TIMESLOT = rep(c('BEG','MID','END'),4),
  FIRM = rep(c('A','B','C','D'), 3)
)
print(test_dt)

            y        x TIMESLOT FIRM
 1:  2.470924 21.89380      BEG    A
 2: 18.672866 13.92650      MID    B
 3: -1.712572 30.62465      END    C
 4: 46.905616 24.77533      BEG    D
 5: 21.590155 24.91905      MID    A
 6: -1.409368 29.71918      END    B

我正在尝试估计时隙固定效应的系数(去除截距)，但我对公司的系数不感兴趣。

所以我的第一个方法是运行

feols(y ~ 0 + i(TIMESLOT) +  i(TIMESLOT, x) + FIRM, test_dt) # WORKS, and drops one of firm

这就产生了我需要的所有时隙系数。

The variable 'FIRMD' has been removed because of collinearity (see $collin.var).
OLS estimation, Dep. Var.: y
Observations: 12 
Standard-errors: IID 
                  Estimate Std. Error   t value Pr(>|t|) 
TIMESLOT::BEG   -31.539770  107.34824 -0.293808  0.78806 
TIMESLOT::END    16.660959   45.20014  0.368604  0.73690 
TIMESLOT::MID    72.309104   64.56608  1.119924  0.34432 
TIMESLOT::BEG:x   2.672511    4.23945  0.630391  0.57319 
TIMESLOT::END:x   0.477604    1.97274  0.242102  0.82431 
TIMESLOT::MID:x  -1.121334    2.42085 -0.463199  0.67476 
FIRMA           -17.185688   19.01731 -0.903687  0.43277 
FIRMB           -35.705475   25.40943 -1.405206  0.25461 
FIRMC           -17.706701   21.30094 -0.831264  0.46680 
... 1 variable was removed because of collinearity (FIRMD)

我的真实数据有很多唯一的固定值，所以我想把它作为固定效应变量。不幸的是，feols删除了我感兴趣的一个虚拟变量。

例如,

feols(y ~ 0 + i(TIMESLOT) +  i(TIMESLOT, x)| FIRM, test_dt)

收益率

OLS estimation, Dep. Var.: y
Observations: 12 
Fixed-effects: FIRM: 4
Standard-errors: Clustered (FIRM) 
                  Estimate Std. Error   t value Pr(>|t|) 
TIMESLOT::END    48.200729   63.44549  0.759719  0.50267 
TIMESLOT::MID   103.848874  123.20970  0.842863  0.46120 
TIMESLOT::BEG:x   2.672511    3.39202  0.787882  0.48828 
TIMESLOT::END:x   0.477604    1.75570  0.272030  0.80325 
TIMESLOT::MID:x  -1.121334    2.21219 -0.506888  0.64714 
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
RMSE: 9.82348     Adj. R2: -0.468187
                Within R2:  0.403153

所以现在删除了TIMESLOT::BEG。我宁愿放弃一个坚定的假人，但我没有成功。

最后，

我在feols函数中看到了y和X，以及fixef_df参数，并尝试使用此路径作为最后的手段。

但是，我收到了一些无法解释的错误消息。我的试验如下所示。

feols(y= test_dt$y, X = test_dt[,.(i(TIMESLOT), i(TIMESLOT,x))], fixef_df = test_dt[,.(i(FIRM, ref ='A'))])

#Error in get("isFixef", env) : argument "env" is missing, with no default

在这里手动删除一个伪变量的方法是什么？我很感谢你的回答。

(fixest包未标记为当前版本)

Answer 1

开发人员的回应:没有办法手动删除一个。