面板数据模型中一组内的标准化因变量？

在识别组中对因变量进行标准化是否有意义？

以下工作文件（法律亚马逊地区的森林砍伐放缓；价格或政策？，pdf）使用标准化的因变量来分析巴西总体政策变化对森林砍伐的影响。

标准化按如下方式完成：

Y_{i t}^{n e w} = \frac{Y_{i t} - \bar{Y_{i}}}{s d (Y_{i t})}

$Y^{new}_{it} = \frac{Y_{it} - \overline{Y_i}}{sd(Y_{it})}$

作者认为，这是为了“考虑市政当局内森林砍伐增量的相对变化”。作者特此使用面板数据的有限元估计（第12页）。新法律出台后的每一年都应包括一个后政策假人。

regression time-series panel-data standardization fixed-effects-model

— as
source

以下链接的答案可能对第一个问题有帮助。标准化因变量和非标准化独立变量

关于第二个问题：从直觉上讲，您希望对标准偏差较低的组赋予更高的权重，因为这意味着该值对于该组不会跳得太大，因此更能代表真实值。

— 卡莎
source