stata - Stata 中 Sergio Corriea 的 ppmlhdfe 命令的负二项式替代方案

Question

我正在与一位同事使用美国人口普查中的个人微观数据（2015-2019 ACS 5 年估计）撰写一篇论文。我们在控制各种协变量的同时预测个人的工资。协变量之一是个人居住的状态美洲狮。这成为一个问题，因为全国有超过 2,000 只不同的州美洲狮。由于我们只对控制状态 puma 感兴趣，我们可以使用areg命令，它运行相对较快。然而，由于我们对报告个人工资的准确估计特别感兴趣以支持我们的论点，因此我们不能依赖于因变量的反对数。相反，为了获得准确的估计，我们应该使用泊松回归。但由于工资存在显着的过度分散，我们实际上需要使用负二项式回归。我们遇到了问题，因为数据集非常大（约 400 万个观测值）并且状态 puma 变量上有大量类别。有时它不会收敛。

我的同事和我想知道在 Stata 中是否存在与 Sergio Corriea 的ppmlhdfe命令对应的负二项式？此命令使用伪似然过程而不是最大似然来显着加快分析速度。正如我所说，我们认为我们不能将它用于我们的分析，因为我们的因变量是过度分散的，因此需要一个额外的参数来充分模拟过度分散。

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