基于python实现手动生成时间固定+地区固定效应的虚拟变量

本文主要是介绍基于python实现手动生成时间固定+地区固定效应的虚拟变量，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

在 Stata 中，"城市固定效应"和"时间固定效应"是面板数据回归模型中常用的两种固定效应，分别用来控制跨越时间和个体（如城市）维度上的异质性。这两种固定效应的作用如下：

1.城市固定效应（City Fixed Effects）：

定义：城市固定效应控制各个城市之间的异质性。每个城市可能有其独特的特征，这些特征在不同时间内不会改变。例如，一些城市可能拥有更好的基础设施、教育系统、或更高的初始经济水平等。
作用：通过引入城市固定效应，可以消除这些不变的城市特征对因变量的影响，从而更准确地估计其他变量的效应。
实现：在 Stata 中，可以使用i.city（假设城市的变量名是 city）来指定城市固定效应。例如：

xtset city year
xtreg y x1 x2, fe

在这段代码中，fe选项指定了固定效应模型，这将控制城市之间的固定效应。
城市固定效应：假设城市A有一些特殊的优势，例如优越的地理位置，这些特征在所有年份都是不变的。通过引入城市固定效应，这些不变的特征对GDP的影响被控制住了，不会干扰我们对教育支出对GDP影响的估计。

2.时间固定效应（Time Fixed Effects）：

定义：时间固定效应控制不同时间点上的异质性。每个时间点可能有一些全局性的事件或趋势影响所有城市，例如全国性的政策变化、经济周期波动、或全球事件（如金融危机、疫情等）。
作用：通过引入时间固定效应，可以消除这些时间上共同的变化对因变量的影响，从而更准确地估计其他变量的效应。
实现：在 Stata 中，可以使用 i.year（假设年份的变量名是 year）来指定时间固定效应。例如：

xtset city year
xtreg y x1 x2 i.year, fe

时间固定效应：假设2001年有一个全国性的政策变化影响了所有城市的GDP。通过引入时间固定效应，这些年份固定的影响被控制住了，不会干扰我们对教育支出对GDP影响的估计。

那么我不用stata，我使用python如何实现时间固定效应和地区固定效应呢？
或者
在stata中执行了上面的代码，会发生什么变化呢？

基于python的虚拟变量解释

时间固定效应的引入意味着我们会为每一个年份生成一个虚拟变量（dummy variable），这些变量用于控制所有城市在特定年份所共同经历的影响。例如，如果你的数据中包含2010年和2011年，那么在引入时间固定效应时，Stata 会为2011年生成一个虚拟变量。

i.year会生成虚拟变量，year_2011（2010年作为基准类别，不生成虚拟变量）
此时回归方程的形式为：
$$gdp={\beta }_0+{\beta }_1\ast edu\_spending+{\beta }_2\ast year\_2011+城市固定效应+ϵ$$

城市固定效应也是如此。

下面是代码展示如何在python中实现虚拟变量的生成。

import pandas as pdmerged_df_standardized = pd.read_clipboard() # 复制数据框 读取方式方便

# 生成城市和年份的虚拟变量
dummy_df = pd.get_dummies(merged_df_standardized, columns=['Region', 'Year'], drop_first=True)
dummy_df

dummy_df.to_excel(r'C:\Users\12810\Desktop\虚拟变量.xlsx')

这篇关于基于python实现手动生成时间固定+地区固定效应的虚拟变量的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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