回归中的自定义滚动修复效果

Question

在回归中，我知道不是使用固定效果（例如国家或年份），而是可以使用虚拟变量指定这些效果，这是一种完全合法的方法。然而，当效果的数量（例如国家）很大时，它变得非常难以计算。相反，您将运行固定效果模型。我很好奇R的plm或Stata的xtreg,fe在幕后做了什么。具体来说，我想尝试自定义滚动我自己的面板回归...寻找一些可能性函数（或调整可能性的方式）我可以投入optim并获得一些乐趣。想法？

Answer 1

屏幕后面的plm和xtreg,fe如何在他们的说明中有详细记录，我没有通过它阅读但是我认为当你运行pgmm或某些事情时与logit regression中的plm一样，考虑到这些问题的性质，算法实际上是最大可能性。

自己写下这些内容会很有趣。