最近在修改一篇working paper发现，用reghdfe做回归的时，在相同的基准模型中添加不同的交互固定效应，模型的观测值数量不同。由于担心审稿人的质疑，进一步讨论了这一问题。后来也与学校内其他老师交流，发现也有类似的问题。但是老师的解决思路是通过if e(sample)的方式强行使得各模型回归观测值数量相同。感觉这一方式有点治标不治本，但是查阅了很多中文材料，咨询过一些国内的大佬，好像都没

对于包含0的数据，但是又希望去估计弹性（平均弹性，而不是每一点的弹性。如果同时要点弹性+包含0的数据，是一个不可能三角，前述QJE已经证明了这一点），possion回归可能是一个比较好的替代方案。这里回到我们的问题。在使用函数“ppmlhdfe”的时候，大家可能发现回归的观测值相较于普通线性回归reghdfe，reg，甚至是possion这个函数，观测值都会少很多。经过一系列尝试，我们发现，主要问

bootstrap是一个很简单的重抽样过程，然而放在时间序列上就没那么简单了。与随机序列不同，时间序列存在时间趋势，不能直接通过原序列进行构造。一般来讲对于时间序列，抽样方式有以下几种：Part 1 块抽样(blockbootstrap)block bootstrap有两种形式，第一种是moving block bootstrap，简称MBB，由学者Künsch在198...

1.why arcpy?如果简单将arcgis理解成绘图与分析两大功能的话（由于本人对arcgis使用十分局限，该分类仅为个人使用范畴内的一个总结），arcpy包在arcgis的分析功能上有很大的帮助。其主要功能是利用代码行取代传统的手动点击。其应用在解决以下几大场景下的问题中十分有效：操作步骤较多，并且希望自己的操作之后可以被重复实现。操作步骤选项繁复，难以绝对保证每个步骤选项设置无误。...

最近在修改一篇working paper发现，用reghdfe做回归的时，在相同的基准模型中添加不同的交互固定效应，模型的观测值数量不同。由于担心审稿人的质疑，进一步讨论了这一问题。后来也与学校内其他老师交流，发现也有类似的问题。但是老师的解决思路是通过if e(sample)的方式强行使得各模型回归观测值数量相同。感觉这一方式有点治标不治本，但是查阅了很多中文材料，咨询过一些国内的大佬，好像都没

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