固定效应，工具变量回归，如stata中的xtivreg（FE IV回归）

有人知道一个R软件包支持固定效应、工具变量回归，比如stata中的

xtivreg

（FE IV回归）。是的，我可以只包含虚拟变量，但当组的数量增加时，这就不可能了

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谢谢

您可能知道，对于许多固定效应和随机效应模型{我应该从计量经济学和教育学的角度提及FE和RE，因为统计学中的定义不同}，您可以创建一个等效的SEM（结构方程建模）模型。R中有两个软件包可用于此目的：1）SEM 2）Lavan

另一个解决方案是使用SAS。在SAS中，您可以使用Proc GLM，它使您能够使用“吸收”语句，该语句自动处理假人，并在每次观察中查找（x-xbar）

希望能有帮助

我可以只包含虚拟变量，但当组的数量增加时，这就不可能了

“不可能”是指“计算上不可能”吗？如果是这样，请查看

plm

软件包，该软件包旨在处理否则在计算上不可行的情况，并允许固定效果IV

首先。它会很快弄清楚

plm

是否是您要寻找的

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更新2018年12月3日：估算程序包也将满足您的需求。它比

plm

软件包更快、更容易使用。

尝试AER软件包中的ivreg命令。

是的，“计算不可能”，因为虚拟变量实现中估计了1000+个系数。我认为plm做了我想要的，但它太慢了，我不知道为什么。我现在正在使用一个测试数据集和一个简单的固定效应模型，该数据集有80所学校的大约3000名学生。下面是一些示例代码。Stata几乎是在瞬间估算出这个模型，而plm则需要永远的时间

df=plm.data（df，index=“id_school”）

m1=plm（y~x1+x2+x3+x4+x5，data=df，model=“in”）我不知道为什么在这种情况下

plm

速度这么慢。您可以跳过plm.data，只运行plm（y~x1+x2+x3+x4+x5，data=df，model=“in”，index=c（'id_school'）），但我不确定这会有多大帮助。如果没有，我所能想到的就是你可以分析代码。或者在更好的BLAS库中交换。有些人说在不同的BLAS中交换，但在我运行Windows时显然对我有帮助。有关更多详细信息，请参阅。