Управляющие переменные в кажущейся несвязанной регрессии (SUR)
Я пытаюсь выполнить кажущуюся несвязанную регрессию (SUR) на Stata с 4 зависимыми переменными (которые определяют поведение компании) и 5 независимыми переменными плюс несколько управляющих переменных. Действительно, регрессоры одинаковы для каждой зависимой переменной.
Сейчас я пытаюсь сократить количество управляющих переменных. Для этого я проверяю коэффициенты каждой из этих переменных (нулевая гипотеза = в каждом уравнении коэффициенты рассматриваемой контрольной переменной равны нулю):
test [$y1list]$x_control1 =[$y2list]$x_control1 = [$y3list]$x_control1 = [$y4list]$x_control1
Поскольку у меня была одна контрольная переменная, которая была категориальной (с 3 категориями), я закодировал ее в горячем коде, создав 2 фиктивные переменные. В частности, один манекен называется «Европа», а другой - «США», так как на этих двух макетах указано местоположение компании.
Правильно ли удалять обе переменные, тестируя отдельно коэффициенты двух манекенов с помощью этой строки кода? Есть ли другой способ сделать это?
Ответы
Проверяя и отвергая нулевую гипотезу
$H_0 : \beta_{k} = \beta_{k+1} = \beta_{eu} = \beta_{us}$
это говорит
$H_1 : \text{At least one of them } \left\lbrace \beta_{k}, \beta_{k+1}, \beta_{eu}, \beta_{us} \right\rbrace \text{ is non-zero}$
Но мы не знаем, какой из них (или какая комбинация) отличен от нуля. Таким образом, вы можете протестировать эти 4 управляющие переменные отдельно.
Также скажите, что вы тестировали $\beta_{eu} = 0$ и $\beta_{us} = 0$по отдельности. И вы нашли коэффициент для манекена ЕС$\beta_{eu}$ равен нулю, а коэффициент для манекена США $\beta_{us}$не равно нулю. В этом случае вы можете сбросить манекен ЕС, оставив при этом манекен США - это означает, что на самом деле существует две категории (США, не США) вместо трех (США, ЕС и другие).