FE-Regression mit Paneldaten
Verfasst: Fr Mär 17, 2017 11:50 am
Liebe R-Community,
ich möchte folgendes Modell in R nachbauen:
(logy)_it= β*log(x)_it+δ_i+τ_t+(X')_it*γ+ε_it
Da es sich um Paneldaten handelt, habe ich die plm-Funktion genutzt. Anbei meine verwendete Formel:
Dabei sollen unter (X')_it*γ die Kontrollvariablen/Hilfsvariablen „Arbeitslose“ und „Einwohner“ zusammengefasst werden. δ_i ist durch die individuellen Fixed Effekts und τ_t durch die zeitlichen Fixed Effekts definiert.
Ich bin nicht sicher, ob meine verwendete Formel das Modell korrekt abbildet. Sind die Kontrollvariablen/Hilfsvariablen so korrekt abgebildet? Diese sollen ja den Effekt der „Anzahl Automaten“ auf den „Umsatz“ genauer beschreiben und keine weiteren, erklärenden Variablen für den Umsatz generell sein.
Für eure Hilfe/Anregungen wäre ich sehr dankbar.
ich möchte folgendes Modell in R nachbauen:
(logy)_it= β*log(x)_it+δ_i+τ_t+(X')_it*γ+ε_it
Da es sich um Paneldaten handelt, habe ich die plm-Funktion genutzt. Anbei meine verwendete Formel:
Code: Alles auswählen
FE <- plm(log(Umsatz) ~ log(Anzahl Automaten)+log(Arbeitslose)+log(Einwohner), data=R_Test, model="within", effect = "twoways")
Ich bin nicht sicher, ob meine verwendete Formel das Modell korrekt abbildet. Sind die Kontrollvariablen/Hilfsvariablen so korrekt abgebildet? Diese sollen ja den Effekt der „Anzahl Automaten“ auf den „Umsatz“ genauer beschreiben und keine weiteren, erklärenden Variablen für den Umsatz generell sein.
Für eure Hilfe/Anregungen wäre ich sehr dankbar.