Fixest Feols与Lfe Felm事件研究结果差异原因求助

云原生阿岚

2026-6-26

多组事件研究中felm与feols结果差异的排查方向

默认基准期与相对时间处理差异：feols的内置事件研究语法（如i(rel_time, treat)）会自动设置基准期（默认是ref=-1），但如果你的felm模型手动指定的基准期不同，或者feols对相对时间的截断规则（比如超出领先/滞后范围的样本处理）和你手动生成领先滞后项的逻辑不一致，就会出现结果偏差。调整处理组后样本结构变化，这类规则差异的影响会被放大。
固定效应吸收算法的精度差异：felm用迭代投影法吸收固定效应，feols默认采用Cholesky/QR分解的快速算法。当固定效应维度极高（如大样本的个体/时间FE），或存在完全共线性的FE组合时，二者的数值精度会出现偏差。调整处理组后，样本的FE结构变化，共线性问题可能更突出，导致差异加剧。
处理组识别逻辑不匹配：调整处理组/对照组后，要核对两个函数对处理状态的计算是否完全一致。比如feols的动态处理时间参数是否正确对应个体的实际处理时点；你手动给felm生成领先滞后项时，是否在新分组下准确计算了每个个体的相对时间，有没有出现未处理个体被错误赋值、或处理时间NA值处理方式不同的情况。
样本筛选与权重的隐性规则差异：检查二者的NA值处理逻辑：feols默认删除含NA的观测，felm的na.action默认是na.exclude，这会导致样本量差异。如果模型用到权重，要确认feols的weights参数和felm的权重处理是否一致，比如是否对权重做了标准化，或是否支持相同的权重类型。
事件研究语法的歧义问题：若用feols的公式式事件研究，要确认treat变量是严格的二元处理指示符，且rel_time的计算和你手动生成的完全一致。比如feols的i()函数在多组多期场景下，可能自动将未处理个体的rel_time设为特定值，而你手动生成时可能将这些个体的领先滞后项全设为0，这种赋值差异会直接导致系数结果不同。