¿Cómo lidiar con variables ficticias omitidas en un modelo de efectos fijos?

Estoy usando un modelo de efectos fijos para los datos de mi panel (9 años, 1000+ obs), ya que mi prueba de Hausman indica un valor . Cuando agrego variables ficticias para las industrias que incluyeron mis empresas, siempre se omiten. Sé que hay una gran diferencia cuando se trata del DV (índice de divulgación) entre los diferentes grupos de la industria. Pero no puedo obtenerlos en mi modelo cuando uso Stata. $(Pr>\chi^2)<0.05$

¿Alguna sugerencia de cómo resolver esto? ¿Y por qué se omiten?

— BEF
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* omitido por colinealidad

— BEF

El error generado por Stata significa que algunas de sus variables independientes son perfectamente colineales. El probable culpable está dentro de las variables ficticias. O olvidó excluir al menos una de las variables ficticias, o alguna combinación de las otras variables independientes es perfectamente colineal (o una de las variables ficticias no tiene variación). @chl, Stata eliminará automáticamente una variable cuando se produzca una colinealidad perfecta en un modelo de regresión (estoy bastante seguro de que este es el mensaje de error del que habla el OP).

— Andy W

Andy W tiene razón. Serían omitidos debido a la colinealidad. Simplemente suelte uno de los dummies o noconstantúselo (xtreg lo hará por usted)

— Keith

Los modelos de regresión del panel de efectos fijos implican restar las medias grupales de los regresores. Esto significa que solo puede incluir regresores que varían en el tiempo en el modelo. Como las empresas generalmente pertenecen a una industria, la variable ficticia para la industria no varía con el tiempo. Por lo tanto, Stata lo excluye de su modelo, ya que después de restar la media del grupo de dicha variable, obtendrá que es igual a cero.

Tenga en cuenta que la prueba de Hausman es un poco complicada, por lo que no puede basar únicamente su selección de modelo (efectos fijos versus aleatorios) en ella. Wooldridge lo explica muy bien (en mi opinión) en su libro .

— mpiktas
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