只使用固定效应的 R - lfe（felm）拟合模型

Question

我正在使用lfe包中的felm()函数来拟合具有大量固定效应的线性模型。我希望能够仅使用固定效应来拟合模型。例如，我想知道这种模型的R^2，并可能将其与具有更大预测变量集的模型进行比较。请考虑下面的例子：

library(lfe)

N = 1000

A = sample(1:3, N, replace = TRUE)
B = sample(1:5, N, replace = TRUE)

C = A + B + rnorm(N)

Data = data.frame(A, B, C)
Data$A = as.factor(A)
Data$B = as.factor(B)

summary(felm(C ~ 1 | A + B, data = Data))

这只是简单地返回：

Call:
   felm(formula = C ~ 1 | A + B, data = Data) 

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-3.8101 -0.6750  0.0014  0.6765  4.4254 

Coefficients:
(No coefficients)

同样地，如果我使用：names(summary(felm(C ~ 1 | A + B, data = Data))) 我会得到以下结果：

[1] "residuals" "p"         "Pp"        "call"   

对于指定固定效应以外变量的模型，摘要中会有更多属性，包括R^2。我也尝试将一个由一组1组成的变量添加到数据中，但并没有成功。使用常规的lm()函数(例如，summary(lm(C ~ A + B, data = Data)))可以轻松实现这一点，但这会剥夺我felm()函数的价值。

- Michael Ohlrogge

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我这里也遇到了同样的问题。 我目前的解决方法是执行类似于 felm(formula = C ~ A | B +..., data = Data) 的操作，即像在 lm() 中一样使用“最小”的因子作为常规协变量，并投影其他更重要的因子。 - Felipe Alvarenga

嗨，如果我只有一个像A这样的大因子...有什么解决方法吗？如果我把A放在公式的后面计算，那么计算时间会很长。 - Gabriel

Answer 1

fixest软件包（至少与lfe一样顺畅地处理高维固定效应）返回一组统计数据，例如调整后的R-squared：

> summary(fixest::feols(C ~ 1 | A + B, data = Data))
# OLS estimation, Dep. Var.: C
# Observations: 1,000 
# Fixed-effects: A: 3,  B: 5
# RMSE: 0.994166   Adj. R2: 0.733952

- A.Fischer