Logit, Fixed-Effects mit Jahr-Dummies

Statistische Auswertung von Longitudinal- und Panel-Daten mit Stata.

Logit, Fixed-Effects mit Jahr-Dummies

Beitragvon Sappsallap » So 25. Nov 2012, 17:21

Hallo,

ich habe eine Variable die mir in Dummy- (0/1) und in kontinuierlicher Form vorliegt.

Wenn ich die Schätzung der kontinuierlichen Variable mit fixed-effects und Jahres-Dummies durchführe (xtreg Y_kont ..... 2001 2002 2003, fe robust) scheint alles zu funktionieren und Stata liefert mir den gewünschten Output.

Wenn ich versuche die Schätzung mit der binären Variable durchzuführen (xtlogit Y_binär .... 2001 2002 2003, fe) erhalte ich immer die Meldung, dass das Modell nicht konvergiere ("not concave!)

Kann mir jemand sagen, woran das liegen kann? Kann ich in einem Logit Modell mit Fixed-Effects nie Jahres-Dummies einbauen?

Großes Dankeschön für Hilfe!!!!
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Re: Logit, Fixed-Effects mit Jahr-Dummies

Beitragvon daniel » So 25. Nov 2012, 19:04

Schwer zu sagen. Konvergiert das Modell denn ohne die Dummies?
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Re: Logit, Fixed-Effects mit Jahr-Dummies

Beitragvon Sappsallap » So 25. Nov 2012, 19:45

Ja, ohne Dummies konvergiert das Modell.

Auch mit einer anderen endogenen binären Variable erhalte ich immer die "not concave"-Fehlermeldung, sobald ich die Jahr-Dummies drin habe...
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Re: Logit, Fixed-Effects mit Jahr-Dummies

Beitragvon daniel » So 25. Nov 2012, 20:13

Hm. Allgemein gibt es keinen Grund, weshalb Periodendummies nicht ins Modell aufgenommen werden können. Versuch mal die Option -difficult- zu spezifizieren. Falls das nicht hilft, kannst Du einen alternativen Maximierungsalogrithmus (defualt ist Newton-Raphson) versuchen. Die Option dazu ist -technique()-, und Du kannst aus -bhhh- (i.e. Berndt-Hall-Hall and Hausman), -dfp- und -bfgs- wählen. Ersterer benötigt, wenn ich mich recht erinnere (aber das kannst Du ja ggf. nochmal nachlesen), nicht die zweiten Ableitungen (i.e. Fisher information matrix) und führt in manchen Situationen garantiert zu einer Lösung. Bei den anderen beiden kann ich mich nicht erinnern, die jemals gemnauer besprochen zu haben.
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