Stata 带每个块的指示符变量的块引导

我想运行块引导，其中块是国家，并包括国家指标变量。我认为下面的方法会奏效

regress mvalue kstock i.country, vce(bootstrap, cluster(country))

但是我得到了以下错误

. regress mvalue kstock i.country, vce(bootstrap, cluster(country))
(running regress on estimation sample)

Bootstrap replications (50)
----+--- 1 ---+--- 2 ---+--- 3 ---+--- 4 ---+--- 5 
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx.xxxxx    50
insufficient observations to compute bootstrap standard errors
no results will be saved
r(2000);

看来这应该行得通。如果块引导为每个块选择相同的国家，那么它似乎应该放弃拦截

我的错误编码还是概念性的？下面是一些使用

grunfeld

数据的代码

webuse grunfeld, clear
xtset, clear
generate country = int((company - 1) / 2) + 1
regress mvalue kstock i.country, vce(bootstrap, cluster(country))

---

这里的问题不在于编码，而在于概念。问题是您无法在每个引导样本中识别每个回归中的每个系数。并非所有“国家”都包含在数据集中，用于每次引导重复。您可以通过

vce（，噪音）

子选项诊断发生了什么：

. regress mvalue kstock i.bscountry, vce(bootstrap, cluster(country) noisily)

产生错误的原因是，当使用特定引导样本运行回归时，某些系数丢失。在每次回归中，您都可以看到，由于共线性，一些国家的假人被省略了。这应该是意料之中的，而且很有意义——如果没有绘制国家，那么国家假人在引导样本中的所有观察值都可以=0

如果你真的想估算国家模型的系数，你必须找到另一种方法，而不是用K个集群自举，如果K是国家的数量。如果您不关心系数假人，则可以使用另一个命令，该命令仅吸收固定效应，并仅报告其他自变量的系数（例如，

areg

或

xtreg

）。思考正在发生的事情的一种方式是，它类似于：

.bootstrap, cluster(country) idcluster(bscountry) noisily: regress mvalue kstock i.bscountry

使用

idcluster（）

选项，在引导样本中绘制的每个国家都会获得自己的ID号。如果一个国家画了两次，那么就有两个傻瓜。（两个假人的系数自然是相同或接近相同的。）但是，此输出中的系数完全没有意义，因为

b国家

“2”在不同的引导迭代中将是不同的国家。由于您将忽略假人上的任何输出，因此您也可以使用类似于

areg

或

xtreg

的模型，因为它们运行得更快

---

尽管在许多应用程序中，使用集群进行引导可以很好地工作，但这里的问题是在回归中包含集群假人。这一切都回避了这样一个问题：这种做法是否有任何意义。如果你试图估算乡村假人的系数，那么肯定不是。否则，上述解决方案可能没问题，但如果不知道您的研究问题，很难说。

谢谢！出于某种原因，我认为指示器中的所有零都可以。我想斯塔塔不知道我不在乎指标，除非我告诉它。：）感谢您提供使用

areg

的提示，以及提醒您在这种情况下

也会发出噪音。