我正在尝试使用面板数据方法（池，FE和RE）估计DiD模型。该模型用于确定卡特尔的存在（回归中的虚拟变量E1 - 卡特尔时期的1和其他0是否会影响被检查市场上鱼类的消费者价格（假变量Cartel - 1用于所谓的卡特尔市场和0否则，总共有两个市场。在DiD回归中，据我所知，我需要有一个等式{ {1}}，E1及其互动项Cartel（以及一些控制变量 - E1*Cartel（鱼价指数）和季度虚拟变量FPI，{{1 }和Q2）。
这个结构可以很好地估计线性模型，但是当我尝试实际实现面板数据方法时，特别是RE，R给出了Q3错误。如果我理解正确，这意味着两个虚拟变量完全共线。我测试了这个理论并得出结论，问题是由虚拟变量Q4引起的 - 当我将它添加到模型时它停止工作。我不明白为什么 - 如果这个变量实际上与另一个变量共线，那么常规system is exactly singular回归不应该也失败吗？
非常感谢任何建议。
这很有效：
Cartel这些模型也是如此：
lm但这给了我错误：
m_E1 <- lm(Price_Index ~ E1 + Cartel + E1*Cartel + FPI + Q2 + Q3 + Q4,
data = fish_regr)
以下是面板数据（使用m.pooled <- plm(Price_Index ~ E1 + Cartel + E1*Cartel + FPI + Q2 + Q3 + Q4,
data = pdata, model = "pooling")
m.fixed <- plm(Price_Index ~ E1 + Cartel + E1*Cartel + FPI + Q2 + Q3 + Q4,
data = pdata, model = "within")
转换）：
m.random <- plm(Price_Index ~ E1 + Cartel + E1*Cartel + Q2 + Q3 + Q4,
data = pdata, model = "random")