关于Stata工具变量固定效应回归ivreghdfe包报错last estimates not found一步解决问题的方法

已于 2024-04-03 10:28:25 修改
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分类专栏： Stata代码报错解决方法 文章标签： 数据结构
于 2024-04-03 10:27:56 首次发布
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文章讲述了如何通过ivreghdfe命令作者的GitHub资源，提供的一系列命令轻松解决Stata中的特定问题，涉及ftools,reghdfe和ivreg2的安装。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

        其实last estimates not found这个问题，不用这么麻烦。我也是研究了半天，最后发现可以根据ivreghdfe命令的作者在github上写的统一安装需要的那些命令来很方便快捷地解决。

        这是ivreghdfe命令作者的Github主页：https://github.com/sergiocorreia/ivreghdfe

        或者把下面的安装命令在Stata里直接复制粘贴执行就好啦~~

* Install ftools (remove program if it existed previously)
cap ado uninstall ftools
net install ftools, from("https://raw.githubusercontent.com/sergiocorreia/ftools/master/src/")

* Install reghdfe
cap ado uninstall reghdfe
net install reghdfe, from("https://raw.githubusercontent.com/sergiocorreia/reghdfe/master/src/")

* Install ivreg2, the core package
cap ado uninstall ivreg2
ssc install ivreg2

* Finally, install this package
cap ado uninstall ivreghdfe
net install ivreghdfe, from(https://raw.githubusercontent.com/sergiocorreia/ivreghdfe/master/src/)
Stata17安装后遇到Java installation not found问题解决方法
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这是因为没有指定Java环境导致的，我们只需要在stata中指定一下Java的环境变量就可以解决。（注意：下载压缩包版本，windows64位的不建议下载jbk.17.0.6版本，因为很慢）4、指令运行结束后，关闭stata，再打开就好了。3、在stata中输入命令。
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Stata:安装ivreghdfe包
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ssc installivreghdfe 通过上述命令安装，不可用。需要在官网上手动下载。 ivreghdfe的官网地址为 http://scorreia.com/software/reghdfe/install.html 也就是说，先从官网上把这三个下载包防止任一指定位置 ftools(https://codeload.github.com/sergiocorreia/ftools/zip/master) reghdfe(https://codeload.github.com/serg..
last estimates not found
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reghdfe回归结果怎么显示固定效应已使用（stata)
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我在连享会的推文里找到了一个解决方法，但是一直报错：coefficient 'r(indicate_fe)' not found。在用reghdfe进行固定效应回归后,用esttab输出结果，是不显示此回归是否控制了个体或年份的。解决方法是，先查看estfe的结果。
ivreghdfe:以多种级别的固定效果运行IV2SLS（即ivreg2 + reghdfe）
05-20
这个包通过absorb()选项将集成到 。 这允许IV / 2SLS回归具有多个固定效果级别。 与其他命令的比较 如下面的表中可以看出， ivreghdfe建议，如果你想与固定效应运行IV / LIML / GMM2S回归，或者用先进的标准误差（HAC，基弗等）运行OLS回归 命令 回归 阿雷格 Reghdfe ivreg2 ivreghdfe 楷模： 最小二乘 最小二乘 最小二乘 OLS，IV，LIML，GMM2S，CUE OLS，IV，LIML，GMM2S（不是CUE！） 固定效果？ -- 单程 多路 -- 多路 集群SE？ 单程 单程 多路 双向 双向 其他SE： -- -- -- AC，HAC，Kiefer，Driscol-Kraay等 AC，HAC，Kiefer，Driscol-Kraay等 （速度）不使用FE的时间： 1倍 -- 2倍 3.7倍
python 工具变量回归_工具变量多重高维固定效应ivreghdfe|reghdfe|ftools的本地安装 |机器学习| 用......
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Stata调整回归显著性常用代码(适用于OLS、固定效应、2SLS、GMM)
04-14
回归调整显著Stata代码 在实际做论文实证分析过程中经常会出现结果不显著，或者 结果方向与假设相反的情况， 正规的做法应当是调整控制变量、调整解释变量和被解释变 量的计算方法，调整数据区间和数据筛选条件 在这些方法都试过之后如果还得不到想要的 结果的话，可以尝试本文提到的速成方法 复制代码 附件内容： 包含示例数据和代码 代码附有详细注释（每行都有注释） 可以同时调整多个回归结果 适用于OLS、固定效 应、2SLS、Tobit、GMM等各种回归 调整原理：通过剔除部分显著影响回归结 果的数据 适用数据：样本量尽可能大，最好在4000以上，调整效果较好 示例主要使 用OLS回归、固定效应回归、2SLS回归和Tobit回归，其他回归方法都是类似的 ，有不懂的地方可以咨询 示例变量说明： 被解释变量Y 解释变量X 工具变量IV 回归代码： * 导入数据 use 示例数据.dta, clear * 定义全局控 制变量ControlVariable，后面使用 $ControlVariable 引用 * OLS回归 xi: reg Y X $ControlVariable , robus
ivreghdfe 命令安装失败解决方法
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Sergio Correia 在个人网站上提供了相应的安装命令，由于网络或防火墙问题，下列命令安装常见报错：host not found。需要多次运行下列命令，安装过程的不确定性强，较浪费时间。建议通过从 GitHub 下载安装包到电脑，再进行手动安装。若出现 Github 连接失败或连接过慢问题，可尝试通过修改 hosts 解决。2.1 GitHub 连接失败或连接过慢的解决方法。此处需要开启权限，否则无法保存。，单击鼠标右键，选择在记事本中编辑。可通过重新下载命令解决。上述安装方法容易出现。
stata中ivreghdfe指令出现last estimates not found
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在Stata中，`ivreghdfe` 是一个用于处理异质方差估计的命令，通常用于处理分组数据的固定效应回归。如果在运行 `ivreghdfe` 后收到 "last estimates not found" 的错误提示，这通常是由于以下几个原因： 1. 数据...
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仍然报错_reghdfe工具变量报错解决方法
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这段时间为论文秃头，正在做reghdfe模型，检验内生性的时候出现bug比较多，网上也没有比较统一的解决方法。自己研究+整理了大神贴子，把报错的解决方法贴出来，留给后来人，省得大家多走弯路。用reghdfe已经无法实现工具变量的功能，报错“parentheses unbalanced”，首先要下载ivreghdfe命令。ssc install ivreghdfe, replace2. 但是安装后仍...
ivreghdfe-高维固定效应IV估计：错误信息处理-817 lines skipped
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ivreghdfe包安装后仍报错
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net install ivreghdfe, from(C:\Users\xxx\Desktop\安装ivreghdfe包\ivreghdfe-master\src)net install reghdfe, from(C:\Users\xxx\Desktop\安装ivreghdfe包\reghdfe-master\src)net install ftools, from(C:\Users\xxx\Desktop\安装ivreghdfe包\ftools-master\src)
Stata：reghdfe命令报错问题
Stata连享会
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原文链接：https://www.lianxh.cn/news/f59baf0242956.html 在此前的推文中，我们介绍了reghdfe命令的使用，参见「reghdfe：多维面板固定效应估计」。该命令在控制个体效应，多维固定效应，尤其是倍分法-DID分析中得到了广泛的应用。 然而，最近多位用户反映，更新reghdfe命令后，即使是执行帮助文件中给出的最简单的例子也会报错。笔者采用set trace on追踪了错误信息来源，发现是因为该命令需要调用最新版的ftools命令...
【stata】多维固定效应-reghdfe
mgabage的博客
01-12 2万+
简单来说,固定效应就是需要考虑的维度中，每个维度单独对被解释变量的影响，即固定效应在一定程度也可以看作控制变量，与常规控制变量不同的是，它假设控制后数据在该维度上各类不可观测的影响因素。例如，企业层面固定效应意味着数据中的所有企业都在同一水平上，不考虑其规模等的差距。上述固定效应仅针对两个维度，如果想要研究多维的影响（如：国家、行业、企业、时间四个维度），则需要用到多维固定效应。通常来说，以上固定效应stata命令也可以实现多维的效果，但是速度较慢，因此特别引入新的命令——的情况，这类数据通常为截面数据。
. . // 工具变量回归 . ivreghdfe OBI (ESG = L_fundnum) imr L_Size L_AGE L_LEV L_SOE, absorb( > 行业代码 年份) robust last estimates not found r(301); end of do-file r(301); .
最新发布
03-23
<think>好的，我现在需要帮助用户解决Stata中ivreghdfe命令执行时出现的r(301)错误。用户提到“estimates not found”，所以首先我得理解这个错误的常见原因。 首先，r(301)错误通常意味着Stata在执行命令时找不到足够的观测数据来进行估计。这可能是因为数据中存在缺失值，或者模型设定有问题，导致样本量不足。我需要回忆一下ivreghdfe的用法，这个命令用于高维固定效应的工具变量回归，结合了ivreg2和reghdfe的功能。 接下来，用户可能需要检查数据中的变量是否存在缺失值。特别是工具变量、内生变量以及控制变量中的缺失值会导致样本被自动删除，从而没有足够的观测值。例如，如果数据中有event.e、n.e、event.c、n.c这些变量，可能存在零单元格或缺失值，类似引用[2]中提到的荟萃分析数据问题，虽然这里是Stata，但数据清理的原则相通。 然后，模型设定是否正确也是一个关键点。工具变量模型需要满足阶条件，即工具变量的数量至少等于内生变量的数量。如果工具变量不足，模型无法识别参数，导致估计失败。用户需要确认是否正确地指定了内生变量、工具变量以及排除外生变量。 另外，固定效应模型可能会消耗大量自由度，尤其是当固定效应的维度很高时。例如，如果有多个高维的固定效应（如个体和时间的双固定效应），可能会导致样本被过度分割，剩余自由度不足以进行估计。此时可能需要减少固定效应的数量，或者使用更高效的算法。 还有可能的因素是多重共线性。如果某些变量之间高度相关，Stata在计算时会自动剔除这些变量，导致模型矩阵不满秩，无法得到估计结果。用户可以使用collin命令或者检查输出中的提示，确认是否存在共线性问题。 此外，软件包是否正确安装也是一个可能的原因。ivreghdfe是第三方命令，需要确保安装了最新版本，并且依赖的reghdfe、ivreg2等命令也已正确安装。用户可以通过运行ssc install ivreghdfe, replace来更新。 最后，用户可能需要简化模型，逐步添加变量来排查问题。例如，先不加固定效应，看看是否能得到估计结果，再逐步加入固定效应和其他控制变量，找到导致错误的具体步骤。 总结下来，可能的解决步骤包括：检查数据缺失、验证模型设定、减少固定效应维度、处理多重共线性、更新命令安装以及简化模型调试。需要一步步引导用户排查这些可能性，确保每个环节都正确无误。</think>### Stata中ivreghdfe命令出现r(301)错误的解决方案 当使用`ivreghdfe`命令出现`r(301) error: estimates not found`时，通常表示模型无法生成有效估计值。以下是逐步排查和解决方法： --- #### 1. **检查数据完整性** - **缺失值问题**：确保所有使用的变量（包括内生变量、工具变量、控制变量）在样本范围内无缺失。可通过`missings report`或`codebook`检查缺失值分布。例如： ```stata codebook y x1 x2 iv1 iv2 ``` - **样本量要求**：工具变量法需要较大的样本量。若样本量过小（如$n < k$，$k$为参数个数），会导致矩阵不满秩[^1]。尝试用`describe`或`count`确认样本量。 --- #### 2. **验证模型设定** - **工具变量有效性**：需满足阶条件（工具变量数量 ≥ 内生变量数量）。例如，若内生变量为$x1$，工具变量至少需要1个（如$iv1$）。 - **语法格式**：检查命令语法是否正确： ```stata ivreghdfe y (x1 = iv1 iv2), absorb(fixed_effect) // 正确示例 ``` 若遗漏`absorb()`或工具变量未正确定义，会直接报错[^2]。 --- #### 3. **处理多重共线性** - **变量共线性**：若工具变量与内生变量相关性过低，或控制变量间存在高度共线性，会导致矩阵奇异。使用以下命令检测： ```stata collin x1 iv1 iv2 control1 control2 ``` - **固定效应维度**：高维固定效应（如`absorb(id year)`）可能过度消耗自由度。尝试减少固定效应层级或使用更简化的模型。 --- #### 4. **更新命令版本** - 确保`ivreghdfe`及相关依赖包（`reghdfe`, `ivreg2`）为最新版： ```stata ssc install ivreghdfe, replace ssc install reghdfe, replace ``` --- #### 5. **逐步调试法** - **简化模型**：先运行不含固定效应的基础模型： ```stata ivreg2 y (x1 = iv1 iv2), small ``` 若成功，再逐步添加`absorb()`选项。 - **分阶段回归**：手动执行两阶段最小二乘法（2SLS），检查各阶段结果： ```stata reg x1 iv1 iv2 control1 control2 predict x1_hat reg y x1_hat control1 control2 ``` --- #### 6. **检查输出提示** - 若错误信息包含`matrix has missing values`或`collinearities detected`，需针对性处理缺失值或共线性变量。 --- ### 相关问题 1. 如何检测工具变量的有效性（如弱工具变量问题）？ 2. `ivreghdfe`与`xtivreg`在固定效应模型中的区别是什么？ 3. 如何解释`ivreghdfe`输出中的过度识别检验（Sargan-Hansen检验）？ : 当工具变量数量不足或样本量过小时，模型无法满足秩条件，导致参数不可识别。 : 类似荟萃分析中数据格式的要求，变量完整性直接影响模型可执行性。
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