python - 尝试在 Python 的线性模型的 PanelOLS 函数中包含固定效应时，如何修复吸收效应错误？

Question

我正在运行一个固定效果面板回归，使用线性模型 4.5 中的 PanelOLS() 函数。

在尝试在模型估计中添加 'entity_effects=True' 和 'time_effects=True' 时，它返回了 'AbsorbingEffectError':

模型无法估计。内含效果已完全吸收
一个或多个变量。当一个或多个受抚养人时会发生这种情况
使用模型中包含的效应完美地解释了变量。

如何修复“AbsorbingEffectError”？

panel = panel.set_index(['firm', 'Date'])  
exog_vars = panel[['ex_mkt', 'MV', 'ROA', 'BTM','leverage','2nd']]
exog = sm.add_constant(exog_vars)
y = panel[['ex_firm']]
model = PanelOLS(y, exog_vars,entity_effects=True).fit(cov_type='clustered', cluster_entity=True)

我遵循与文档中的固定效果模型示例完全相同的步骤https://bashtage.github.io/linearmodels/doc/panel/examples/examples.html#

Answer 1

我认为 G.mc 和 TiTo 有一个很好的观点，我今天也遇到了同样的问题。
看来，如果您有一个“常量”变量(这意味着没有变化)，那么这个问题就会出现在 python 中。
我也在 stata 中尝试过，即使包含常量，它似乎也能工作。
我所说的常量是指在分析中引入的通常的“c”以及在一段时间内实际上是静态的任何其他变量。