R 对时间相关的成对观测运行线性回归

我需要为我的时间相关数据估算重力模型。该数据由85对独特的国家组成，在20年中估计了一个因变量和8个自变量

我已经试着用一个简单的线性回归模型来估计数据，但这不符合我的需要

lm(formula = FDIij ~ GDPi + GDPj + REXi + REXj + TRADECi + TRADECj, 
    data = Regression_Data)

Residuals:
   Min     1Q Median     3Q    Max 
-20874  -1465   -363    571  86448 

Coefficients:
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) -9.231e+03  1.751e+03  -5.273 1.54e-07 ***
GDPi         7.942e-01  6.853e-02  11.589  < 2e-16 ***
GDPj         4.056e-01  1.345e-01   3.015 0.002612 ** 
REXi        -1.272e+01  6.568e+00  -1.937 0.052934 .  
REXj         1.050e+02  1.638e+01   6.411 1.92e-10 ***
TRADECi     -1.241e+05  1.957e+04  -6.344 2.94e-10 ***
TRADECj      1.415e+05  3.938e+04   3.594 0.000336 ***

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您在数据库中标记为GDPi的内容就是您在上一段中提到的GDPit，对吗？雷西和特拉迪也一样？如果是这样，你所缺少的就是一个分类变量，它是i和j的组合。您可以通过使用as.factor粘贴两个国家名称来创建一个新变量，然后将其添加到回归中。您应该查看面板数据的

plm

函数。对于重力建模，可以对

i

、

j

或

ij

使用固定效果。因此，根据您的数据，您将能够指定

model='within'

（意思是固定效应）和

effect='individual'

（意思是，在索引

i

，

j

或

ij

）中。您在数据库中标记为GDPi的内容就是您在上一段中所指的GDPit，对吗？雷西和特拉迪也一样？如果是这样，你所缺少的就是一个分类变量，它是i和j的组合。您可以通过使用as.factor粘贴两个国家名称来创建一个新变量，然后将其添加到回归中。您应该查看面板数据的

plm

函数。对于重力建模，可以对

i

、

j

或

ij

使用固定效果。因此，根据您的数据，您将能够指定

model='within'

（意思是固定效应）和

effect='individual'

（意思是，在索引

i

，

j

或

ij

）中。

FDI_ijt = alpha_ij + beta_0 + beta*GDP_it + beta*GDP_jt+ beta * REX_jt + beta*TRADE_it + beta*TRADE_jt + epsilon_ijt