Announcement

Collapse
No announcement yet.
X
  • Filter
  • Time
  • Show
Clear All
new posts

  • Problem with difference-in-difference estimation

    I am currently working on a project that estimates the effect that high-speed rail market entry has on airline arrival delays. I have developed a two-period, two-group DiD model of the form: Delayirt = B0 + B1HSRr + B2Entryt + B3(HSRXEntry)rt. An observation is equivalent to an airline-route-date combination. For example, United Airlines-New York-Washington DC-June 10th. HSR is a dummy variable equal to 1 if a given air-travel route has parallel HSR service. Entry is a dummy variable equal to 1 after December 11th 2000. HSRXEntry is the treatment indicator which equals 1 if an observation has parallel HSR service after December 11th 2000.

    I have attempted to estimate the coefficients using the following code:

    xtset Airline_Id

    xtdidregress (ArrDelay Entry HSR) (HSRXEntry), group(Route_Id) time(Date_Id) nogteffects.

    After running the model, I get the following note: HSR omitted because of collinearity. I have gone back to the Stata guide on DiD but just cannot seem to figure out why collinearity is present.

    Attached below is some sample data. Any help would be greatly appreciated.

    [CODE]
    * Example generated by -dataex-. For more info, type help dataex
    clear
    input long(Airline_Id Route_Id Date_Id) double(ArrDelay DepDelay) long(HSR Entry HSRXEntry)
    1 14 1 0 1 0 0 0
    1 14 2 -7 1 0 0 0
    1 14 3 4.66666666666667 8.33333333333333 0 0 0
    1 14 4 -5.33333333333333 -4.66666666666667 0 0 0
    1 14 5 4.66666666666667 9.33333333333333 0 0 0
    1 14 6 .666666666666667 0 0 0 0
    1 14 7 -2 -4 0 0 0
    1 14 8 8 1.33333333333333 0 0 0
    1 14 9 -13 1 0 0 0
    1 14 10 -7 .333333333333333 0 0 0
    1 14 11 -3.66666666666667 -3.66666666666667 0 0 0
    1 14 12 -12.5 0 0 0 0
    1 14 13 2.5 0 0 0 0
    1 14 14 1 -4 0 0 0
    1 14 15 5.33333333333333 -3.33333333333333 0 0 0
    1 14 16 -8 0 0 0 0
    1 14 17 1 4.66666666666667 0 0 0
    1 14 18 9.66666666666667 13.6666666666667 0 0 0
    1 14 19 -9.33333333333333 -2.33333333333333 0 0 0
    1 14 20 6 7.66666666666667 0 0 0
    1 14 21 -3.33333333333333 1 0 0 0
    1 14 22 -4.66666666666667 -.333333333333333 0 0 0
    1 14 23 -12 -5 0 0 0
    1 14 24 .666666666666667 -.666666666666667 0 0 0
    1 14 25 -10.3333333333333 -4.66666666666667 0 0 0
    1 14 26 -5.66666666666667 .666666666666667 0 0 0
    1 14 27 -2.33333333333333 -5.33333333333333 0 0 0
    1 14 28 3.66666666666667 -2.66666666666667 0 0 0
    1 14 29 20.3333333333333 29 0 0 0
    1 14 30 -4 3 0 0 0
    1 14 31 -6.66666666666667 -4.33333333333333 0 0 0
    1 14 32 -7.66666666666667 -4.33333333333333 0 0 0
    1 14 33 -2.66666666666667 -2 0 0 0
    1 14 34 34 37 0 0 0
    1 14 35 -7 -6 0 0 0
    1 14 36 7.33333333333333 -2 0 0 0
    1 14 37 -12 -2 0 0 0
    1 14 38 -1 0 0 0 0
    1 14 39 .333333333333333 1 0 0 0
    1 14 40 1.66666666666667 -4 0 0 0
    1 14 41 0 -2.33333333333333 0 0 0
    1 14 42 2.33333333333333 1.66666666666667 0 0 0
    1 14 43 2 -1.33333333333333 0 0 0
    1 14 44 -8 -6 0 0 0
    1 14 45 -3.66666666666667 .666666666666667 0 0 0
    1 14 46 17.6666666666667 21.3333333333333 0 0 0
    1 14 47 -3 -6 0 0 0
    1 14 48 5.5 0 0 0 0
    1 14 49 4.66666666666667 5.33333333333333 0 0 0
    1 14 50 -5.33333333333333 -2 0 0 0
    1 14 51 -14 -1 0 0 0
    1 14 52 -11 -3 0 0 0
    1 14 53 1.5 0 0 0 0
    1 14 54 8 4 0 0 0
    1 14 55 -2.66666666666667 1.66666666666667 0 0 0
    1 14 56 -2 7.5 0 0 0
    1 14 57 -16 -6 0 0 0
    1 14 58 -13.6666666666667 -5 0 0 0
    1 14 59 -9 -4.66666666666667 0 0 0
    1 14 60 -9.66666666666667 -2.66666666666667 0 0 0
    1 14 61 -4.33333333333333 -4.33333333333333 0 0 0
    1 14 62 5.66666666666667 .666666666666667 0 0 0
    1 14 63 -4.66666666666667 -3.66666666666667 0 0 0
    1 14 64 -6.33333333333333 -4.33333333333333 0 0 0
    1 14 65 -19 -4 0 0 0
    1 14 66 -8 -4 0 0 0
    1 14 67 -3.33333333333333 -1 0 0 0
    1 14 68 -3.33333333333333 -6.33333333333333 0 0 0
    1 14 69 -7.66666666666667 -5.33333333333333 0 0 0
    1 14 70 -8.33333333333333 -3.33333333333333 0 0 0
    1 14 71 9.5 0 0 0 0
    1 14 72 -12 -5 0 0 0
    1 14 73 -6.66666666666667 2 0 0 0
    1 14 74 -3.33333333333333 5.66666666666667 0 0 0
    1 14 75 18.6666666666667 16 0 0 0
    1 14 76 22.5 0 0 0 0
    1 14 77 5 13 0 0 0
    1 14 78 9.33333333333333 17.3333333333333 0 0 0
    1 14 79 -14 1 0 0 0
    1 14 80 -14.3333333333333 -5 0 0 0
    1 14 81 .333333333333333 2.66666666666667 0 0 0
    1 14 82 -11.3333333333333 -4.33333333333333 0 0 0
    1 14 83 -16.3333333333333 -4 0 0 0
    1 14 84 7.33333333333333 5.33333333333333 0 0 0
    1 14 85 -11 -4 0 0 0
    1 14 86 -11 -6 0 0 0
    1 14 87 -8.66666666666667 -1.66666666666667 0 0 0
    1 14 88 -1 5.33333333333333 0 0 0
    1 14 89 25.6666666666667 22.3333333333333 0 0 0
    1 14 90 -6.66666666666667 -5.66666666666667 0 0 0
    1 14 91 -2 6.66666666666667 0 0 0
    1 14 92 -18 -1 0 0 0
    1 14 93 -11 -3 0 0 0
    1 14 94 -8.66666666666667 -3.66666666666667 0 0 0
    1 14 95 -11 -4.33333333333333 0 0 0
    1 14 96 -12.3333333333333 -7.33333333333333 0 0 0
    1 14 97 -7.66666666666667 -5 0 0 0
    1 14 98 .5 0 0 0 0
    1 14 99 -9.33333333333333 -5.66666666666667 0 0 0
    1 14 100 -15 -6 0 0 0
    end
Working...
X