【Stata入门】10面板数据混合回归、个体效应(固定效应、随机效应)及...
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发布时间：2024-09-26 21:04
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热心网友
时间：2024-10-04 14:41
陈强《高级计量经济学及Stata应用》的学习笔记中，探讨了面板数据分析的三种策略。
1. 面板数据估计策略
混合回归：将所有个体视为同一回归方程，但可能忽略个体间异质性，导致估计不一致。
个体回归：针对每位个体建立独立方程，忽视共性，可能受样本量限制。
个体效应模型：假设所有个体斜率相同，截距各异，平衡了共性与异质性。
2. 混合效应与固定效应选择
F值检验显示FE模型更优，但需注意F检验的局限性，可考虑LSDV法。
LSDV法显示存在个体固定效应，排除混合回归。
3. 随机效应选择
LM检验支持随机效应模型，而非混合回归。
固定效应与随机效应比较
传统豪斯曼检验结果显示，p值极小，支持固定效应模型。
考虑聚类稳健标准误后，结论依然倾向于固定效应。
以上是面板数据处理的关键步骤和检验方法，更深入的探讨还需参考陈强的原著和其他相关资料。
热心网友
时间：2024-10-04 14:46
陈强《高级计量经济学及Stata应用》的学习笔记中，探讨了面板数据分析的三种策略。
1. 面板数据估计策略
混合回归：将所有个体视为同一回归方程，但可能忽略个体间异质性，导致估计不一致。
个体回归：针对每位个体建立独立方程，忽视共性，可能受样本量限制。
个体效应模型：假设所有个体斜率相同，截距各异，平衡了共性与异质性。
2. 混合效应与固定效应选择
F值检验显示FE模型更优，但需注意F检验的局限性，可考虑LSDV法。
LSDV法显示存在个体固定效应，排除混合回归。
3. 随机效应选择
LM检验支持随机效应模型，而非混合回归。
固定效应与随机效应比较
传统豪斯曼检验结果显示，p值极小，支持固定效应模型。
考虑聚类稳健标准误后，结论依然倾向于固定效应。
以上是面板数据处理的关键步骤和检验方法，更深入的探讨还需参考陈强的原著和其他相关资料。
