Блог

Я пытаюсь оценить доли голосов разных партий. Итак, у меня есть 3 участника, каждый из которых имеет свой собственный столбец в наборе данных. Следовательно, сумма голосующих акций равна 1, и, следовательно, ошибки коррелируют, и мне приходится использовать, казалось бы, несвязанные регрессии (SUR) для оценки моей системы уравнений. Итак, я могу оценить только два уравнения, потому что в противном случае я получу сингулярную матрицу.

Итак, у меня есть система из 3 уравнений, и я использую —sureg— для ее оценки.

 sureg (voteshare_party1 voteshare_party2 = X_variables i.fixedeffectvariable1), isure
 

Однако я хочу сгруппировать стандартные ошибки на уровне области. Но я понимаю из предыдущих сообщений на этом форуме, что это невозможно. Если это возможно, пожалуйста, дайте мне знать, как мне следует поступить с этим.

Итак, я использовал команду —gsem— (не могу использовать —sem—, потому что мне нужно добавить фиксированные эффекты), и теперь мой код:

 gsem (voteshare_party1 <- X_variables i.fixedeffectvariable1) (voteshare_party2 <- X_variables i.fixedeffectvariable1), covstruct(e.voteshare_party1 e.voteshare_party2, unstructured) nocapslatent vce(cluster Area_level_variable)
 

Мне пришлось использовать-nocapslatent — потому что я не хотел включать какую-либо другую переменную, кроме упомянутых в регрессии при оценке.

Тем не менее, это продолжало работать и показывало одно и то же значение вероятности и (не вогнутое), и поэтому мне пришлось использовать iterate(20). Дает ли остановка промежуточной итерации правильные результаты?

Мои вопросы: Можем ли мы сгруппировать стандартные ошибки в —sureg—? Будет ли —gsem— более эффективным способом оценки уравнений в моем случае? Дает ли остановка промежуточной итерации правильные результаты? Я относительно новичок в Stata, и поэтому я был бы очень признателен за ваше руководство по этому вопросу. Я рад поделиться более подробным контекстом, если я не объяснил себя ясно.

Спасибо