尝试在Python的线性模型的PanelOLS函数中包括固定效果时，如何解决吸收效果错误？

Question

我正在使用linearmodels 4.5中的PanelOLS（）函数运行固定效果面板回归。

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

无法估计模型。包含的效果已完全吸收 一个或多个变量。当一个或多个依赖项 使用模型中包含的效果可以很好地解释变量。

如何解决“ 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)

我正在按照与文档https://bashtage.github.io/linearmodels/doc/panel/examples/examples.examples.html#

中的Fixed Effects模型示例完全相同的步骤进行操作

Answer 1

我认为G.mc和TiTo有一个好点，而我今天也遇到了同样的问题。 看来，如果您有一个'constant'变量（表示没有变化），则此问题出现在python中。 我在stata中也尝试过，即使包含常量，它也似乎可以工作。 常数是指分析中引入的通常的“ c”以及实际上在一段时间内是静态的任何其他变量。