在 R 中使用 plm 进行样本外预测的具有三个指标的固定效应模型

Question

我不完全确定这是属于这里还是属于统计数据，但我认为这更像是一个编程问题而不是统计问题。无论哪种方式，我都觉得我在我的头上，所以就这样吧。

我有几年来关于从原籍国iso_o 到目的地国iso_d 的一些流量的面板数据。作为自变量，我有具有原产国、目的地国特征的变量以及关于原产国和目的地国之间关系的变量。我的数据如下所示：

set.seed(0)
iso_o <- LETTERS[rep(1:3, each = 3, times = 2)]
iso_d <- LETTERS[rep(1:3, times = 6)]
year <- rep(1990:1991, each = 9, times = 1)
relation <- runif(18, 0, 10)
x1_o <- runif(18, 0, 10)
x2_o <- runif(18, 0, 10)
x1_d <- runif(18, 0, 10)
x2_d <- runif(18, 0, 10)
flow <- rnorm(18, 10, 3)

df <- data.frame(iso_o, iso_d, year, relation, x1_o, x2_o, x1_d, x2_d, flow)

df <- df %>%
    mutate(x1_o = if_else(iso_d == iso_o, x1_d, x1_o),
           x2_o = if_else(iso_d == iso_o, x2_d, x1_o),
           relation = if_else(iso_d == iso_o, 0, relation))

请忽略以上数据的不一致，这只是一个例子。

实际上，我有更多国家/地区的自变量，我想根据我的样本使用它们来预测这些国家之间的流量。我期望的预测年份与我的样本相同。对于他，我想使用带有plm 函数的固定效果模型。问题是这个函数只允许一个“单独的”索引变量，我有两个。当然，我可以结合 iso_o 和 iso_d 列来创建一个单独的索引变量，但我想将发送国家和接收国家的固定效果分开。

如何运行此固定效应回归？是否可以进行我想要的样本外预测，或者我错过了什么？谢谢。

Answer 1

试试这个（就编码而言，你可以信任这个解决方案，但我不知道不同 plm 模型之间的区别，所以你的问题最好在 corssvalidated 得到解决）：

df <- transform(df, id=match(paste(df$iso_o,df$iso_d,sep="_"), unique(paste(df$iso_o,df$iso_d,sep="_")))) #create a column called id which assigns a unique id to the unique combinations of origin and destination countries
library(plm)
model <- plm(flow ~ retention+x1_o+x2_o+x1_d+x2_d,
      data = df, index = c("id","year")) #set up your plm model 

summary(model)