Tengo un conjunto de datos de panel con una muestra de 800 grupos, cada uno teniendo entre 200-500 observaciones. Los datos tienen este aspecto: La variable dependiente es binomial: closegp30f30. Las variables independientes son tasas de crecimiento continuas. Un resumen de ejemplo de uno de estos es: Me gustaría ejecutar esta regresión experimental: Sin embargo, cuando agrego más de 5 variables la regresión nunca converge y parece que me quedo atrapado en un bucle de copia de seguridad de las iteraciones, así: I También han vuelto a ejecutar esta regresión con toda la información de depuración habilitada, esto es una gran cantidad de información, pero puede proporcionar la respuesta sobre por qué no es convergente. Tenga en cuenta que aquí he regresado sobre los valores estandarizados de las variables independientes, pero esto tuvo exactamente el mismo efecto (por alguna razón esperaba que resolvería mi problema). Mis principales preguntas son: Por qué no está convergiendo? Cómo puedo resolver esta situación? Actualización: controles de multicolinealidad Esto tampoco parece ser un problema. Actualizar 2: con la opción de degradado y los límites modificados: No sé si esto ayuda, pero cuando hago xtdata indepvars, i (tickerid) fe claro seguido por un logit depvar indepvar (que normalmente funcionaba bien), el logit parece quedar atrapado también. Por lo tanto, creo que tiene algo que ver con efectos fijos y / o datos de panel. Tiene esto sentido Como ya he mencionado, ya he intentado difícil. Sin efecto. Todavía no entiendo por qué esto está sucediendo. Es mi datos Cómo puedo determinar qué variable está causando esto Puedo transformarlo para resolver el problema Quieres que lo vuelva a ejecutar con difícil en y publicar el nuevo archivo de registro La regresión es en la iteración 34 ahora y el gradiente es todavía 2111.886 ndash Tom Mar 30 13 at 22:42 Una respuesta corta es que los modelos complicados son a menudo difíciles de ajustar Usted debe tratar de un modelo mucho más simple en primer lugar. Tal vez haya problemas debido a las altas correlaciones entre los predictores. A veces, el uso de la opción difícil ayuda. El punto de tratar un modelo más simple primero es doble. Si usted no puede conseguir un modelo más simple para caber, un modelo más complicado es aún menos probable encajar. Más específicamente, puede ser posible identificar qué predictores son problemáticos: a medida que los agrega, las cosas se detienen de forma detectable. A veces la gente trata de transformar las tasas de crecimiento con alguna transformación de preservación de signos como la raíz cúbica o una función hiperbólica inversa. Esto se sugiere porque su predictor de la muestra es enormemente sesgado con kurtosis muy alto, dado outliers de tasas de crecimiento muy altas. Eso podría ser seriamente problemático. Además, una suposición aproximada es que, aunque su respuesta es 0,1, aparece de la misma clase que las otras: dicotomizó algo como (valor umbral)? Si es así, puede haber descartado la mayor parte de la información en la respuesta original y Usted está intentando explicar eso por el ruido más outliers. Es una lectura muy pesimista, pero parece totalmente coherente con lo que nos está diciendo. Tienes experiencia previa en la adaptación de modelos similares con datos similares, o hay literatura que implica que funcionan respondió Mar 30 13 at 21:04 Cuando intento menos variables como g1, g3, g10, g15 que funciona. Pero cuando empiezo a añadir más de unos 5 no converge. Cómo me ayuda esto? Necesito incluir todas las variables y ver su significado. He actualizado mi pregunta original con un control de multicolinealidad: esto no parece ser el problema. También intenté la opción difícil, pero no ayudó. Ndash Tom Mar 30 13 at 21:55 En respuesta a su actualización: Hice dicotomizar la variable dependiente. Es uno cuando la tasa de crecimiento futuro es positiva y cero cuando es negativa o cero. Mis razones para esto se basan porque no necesito saber más que este comportamiento hacia arriba o hacia abajo, y me permite usar un modelo logístico con suposiciones más laxas que las regresiones OLS. Mis resultados iniciales parecen confirmar esto, porque las predicciones hechas por la regresión OLS son mucho más a menudo inválidas (incluso cuando se mira únicamente el signo de crecimiento) que las predicciones hechas por los efectos fijos de regresión logística. Ndash Tom Mar 31 13 at 15: 07Annunción 19 Feb 2015, 08:26 Para añadir al comentario de Maartens, el término quotfixed-effectsquot parece ser usado para describir cosas muy diferentes en la literatura. La forma en que lo veo - y esto bien podría aplicarse sólo a las ciencias sociales - es que la gente proviene de la literatura multinivel, donde el ejemplo clásico de la estructura de datos son los alumnos anidados en las escuelas. Para ellos, el término "efectos fijos" significa que un efecto de variables es fijo en el sentido de que el efecto no varía entre unidades (alumnos o escuelas). Estos efectos se estiman en los llamados modelos mixtos. Esto no tiene nada que ver con la capacidad de controlar la heterogeneidad (no observada) que es constante dentro de las observaciones de nivel superior (aquí: escuelas). El segundo grupo viene de la literatura-panel, donde el ejemplo clásico son individuos observados en diferentes momentos del tiempo, o en otras palabras, ocasiones anidadas en individuos. Aquí los "efectos fijos" usualmente significan un estimador degradado o dentro de la varianza (en modelos no lineales es un estimador de probabilidad condicional). Estos efectos no son estimados (aparte para el estimador LSDV). Estos modelos controlan la heterogeneidad (no observada) que es constante dentro de las observaciones de nivel superior (aquí: individuos). Me llevó bastante tiempo descubrir que la estructura de datos es la misma en ambos casos y que los mismos métodos para analizarlos pueden ser usados en ambos casos. Esto es realmente bastante claro para mí ahora, pero en mi experiencia mucha gente no se da cuenta de que estas dos cosas son en realidad lo mismo y hablar de modelos multinivel o jerárquico como algo completamente diferente de lo que ellos llaman modelos de panel. Última edición por daniel klein 19 Feb 2015, 08:33. 19 de febrero de 2015, 10:50 Segundo comentario de Daniels. Pero mi interpretación difiere de Marcoss. Para mí, la referencia a los modelos de efectos mixtos de nivel cuaternario (es decir, jerárquicos) casi siempre se refiere a lo que los economistas llaman modelos de efectos cuotrimonares. Los modelos de efectos fijos a los economistas son aquéllos en los que hay intercepciones fijas específicas de unidades (aunque los grados de libertad lo permiten, también podrían referirse a parámetros de pendiente específicos de la unidad). NB quotunit-specificquot, lo que significa que las interceptaciones no se extraen de una distribución, normalmente normal, y se supone que no están correlacionadas con las características observadas de la unidad. El enfoque FE no se basa en la falta de correlación. El hecho de que los datos tengan una estructura anidada o jerárquica no implica necesariamente que se debe usar un modelo multinivel (es decir, efectos aleatorios). Lo cual es consistente con lo que dice Daniel. Comentario 19 Feb 2015, 13:28 Parece que llegamos a un punto polémico bajo algunos aspectos. O no, con suerte. En términos teóricos, realmente no puedo dar una respuesta personal: mucho más allá de mis habilidades. Pero todavía no entiendo lo que está mal con decir que los datos del panel deben tomarse como un caso específico de los modelos mixtos multi-nivel mucho más amplio, con resultados equivalentes cuando sólo hay un nivel. En realidad, y tal vez eso no es un punto de vista unánime, es la forma en que he aprendido, de acuerdo con los libros de referencia y profesores. Por ejemplo: El modelo de componentes de varianza que se considera aquí usando xtreg es un caso especial simple de un modelo de efectos mixtos lineales, el comando xtmixed (Rabe-Hesketh y Skrondal, Modelado Multinivel y longitudinal usando Stata. .85). El modelo más simple de este tipo es el modelo lineal mixto, un modelo de regresión con uno o más efectos aleatorios. Un caso especial de este modelo es el modelo de datos de panel de efectos aleatorios implementado por xtreg, re que ya hemos discutido. Si el único coeficiente aleatorio es una intercepción aleatoria, ese comando se debe usar para estimar el modelo. Para los modelos más complejos, el comando xtmixed se puede utilizar para estimar una regresión multi-nivel de efectos mixtos. (Cristopher F Baum: Modelos para datos longitudinales / de panel y modelos mixtos) Link: economics. adelaide. edu. au. ALecture3.pdf Del manual de Statas (stata / manuals13 / me. pdf) Debido a que este - modelo mixto es un simple Modelo de intercepción aleatoria ajustado por ML, sería equivalente a usar xtreg con su opción mle. También hay una consulta que hice el año pasado a Gustavo Sanchez (StataCorp) durante un netcourse en Panel Data, exactamente debido a mi asombro por el Comparación he hecho entre mixto y xtreg - En la carta, comenté: Hice una comparación entre ambos modelos y conseguí exactamente los mismos resultados Cómo se supone que debo elegir el mejor Y la respuesta de StataCorp: Tienes lo mismo Resultado con mezclado, ml stddeviations y xtreg, mle porque este último se ajusta a un modelo que es un caso particular para el modelo de efectos mixtos. Además, ambas especificaciones de la línea de comandos están utilizando el mismo estimador mle. Note que con xtreg, Unidireccional modelo de efectos aleatorios, que es el mismo que el modelo de efectos mixtos con sólo un nivel para el componente de efectos aleatorios. Respecto a la relación entre modelos jerárquicos y multinivel: Es conveniente especificar un modelo mixto de revestimiento (LMM) en términos de una jerarquía explícitamente definida de modelos más simples. Que responden a los niveles de un conjunto de datos agrupados o longitudinales. Cuando los LMM se especifican de tal manera, a menudo se les denomina modelos lineales jerárquicos (HLMs), o modelos multinivel (MLM) (West, Welch, Gatecki, Linear Mixed Models: una guía práctica utilizando software estadístico. Prensa, 2015, página 22) Todos estos autores, coincidentemente, parecen ir en la misma dirección que subrayamos en el último mensaje. Sinceramente, no puedo imaginar en qué punto estas declaraciones podrían estar equivocadas. Por lo tanto, y también sinceramente, me parece que todos estamos hablando en este hilo sobre el mismo tema, pero no necesariamente contra o en favor. Y estoy de acuerdo, absolutamente, en que los efectos fijos pueden tener diferentes significados bajo diferentes especialidades, y no sólo modelos mixtos, sino también modelos anidados (como nestreg, por ejemplo) pueden hacer frente a estructuras jerárquicas, bajo ciertas condiciones. Realmente me disculpo por haber escrito un mensaje tan largo. Mi culpa, indudablemente. Como dijo Pascal una vez (y aquí parafraseando al Filósofo-Matemático), desafortunadamente no tuve tiempo de hacerlo más corto, como debería. Última edición por Marcos Almeida 19 Feb 2015, 13:34. Creo que hay dos confusiones terminológicas sucediendo al mismo tiempo: el término efectos fijos significa cosas diferentes en diferentes tradiciones y modelos de varios niveles y modelos de panel son más o menos lo mismo. El problema que Stephen tenía con su afirmación de que los datos del panel deberían tomarse como un caso específico de modelos de efectos mixtos multinivel. El problema es que para los economistas el nivel de los niveles es igual a los efectos aleatorios. Esto no es cierto en otras disciplinas, pero eso no hace que esto sea menos un problema si usted es un economista. Así que sospecho que ambos están en lo cierto, y que la terminología utilizada en esta área es un desorden desesperado. Forege estrategia de cobertura de divisas en forex estrategia de cobertura de divisas en forex estrategia de cobertura de divisas en forex Fast food indio, aumento de ALT (3), aumentó AST (3) y pirexia (3) en el grupo tratado con SYLATRON frente a las estrategias de negociación mecánica son eficaces y valiosos, y muchos comerciantes juran por ellos como la primera etapa en la identificación de oportunidades comerciales rentables. Entender qué. 308. 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