一,固定效果模型（dummyvariablemodel）

⼀,固定效果模型（dummyvariablemodel）
課程：時間序列與橫斷⾯資料的共⽤（操作⼿冊）
⼀、固定效果模型(dummy variable model)
本例為探討投資受哪些因素影響。

⾸先，下載INVESTMENT DATA的LIMDEP、PROJECT，並開啟之。

變數介紹：INV代表投資；V代表該公司的股票市值/預期未來收益；K代表公司的資本額/存量；T則是時間。

按「MODEL」；「LINEAR MODELS」；「REGRESSION」。

輸⼊應變數Y＝INV；⾃變數X＝ONE、V、K、T。

並點選「OPTIONS」。

點「PANEL DATA MODEL」；勾選「STRATIFY USING VARIABLE」，後⾯選「ID」；MODEL TYPE選「FIXED EFFECTS」。

按下RUN。

結果如下：
α，
欲知截距項
i
故從OUTPUT的網⾴把指令式REGRESS;Lhs=INV;Rhs=ONE,V,K,T;Panel;Str=ID;Fixed$反⽩拖曳到「inv[1]」的視窗，在式⼦最後加⼊「;output=2」，此時指令變為REGRESS;Lhs=INV;Rhs=ONE,V,K,T;Panel;Str=ID;Fixed;output=2$。

並將指令反⽩按下「GO」。

⼆式代表Y ＝e i +α
第三式代表Y ＝it it X X 2211ββ+
第四式代表Y ＝it it i X X 2211ββα++（FIXED-EFFECT ）
舉例⽽⾔，若將式（3）和（4）⼀併看，可知是否應跑固定效果模型。

由於兩式只差⼀個截距項i α， H0＝n αααα====...310 H1＝n αααα≠≠≠≠(310)
若接受H0，即式（3）；若拒絕H0，即式（4），代表應跑固定效果模型。

TWO WAY
當該變數的特質效果隨公司特質以及年份不同（時間效果）⽽不同時，使⽤TWO WAY。

此時Yit＝A i+B1X1it+B2X2it+e it
同樣的，⾸先按下按「MODEL」；「LINEAR MODELS」；「REGRESSION」
輸⼊應變數Y＝INV；⾃變數X＝ONE、V、K。

並點選「OPTIONS」
點「PANEL DATA MODEL」；勾選「STRATIFY USING VARIABLE」，後⾯選「ID」；MODEL TYPE選「FIXED EFFECTS」。

點選「SETTINGS」。

勾選「use two-way effects model. Time variable」，後⾯輸⼊「T」。

按下OK，按下RUN。

結果如下：
⼆、隨機效果模型
接下來介紹隨機效果模型。

若是從母體中隨機的抽出N 個樣本，則截距項是隨機變數. 是代表母體平均截距（ population
mean intercept ）的未知參數，⽽µi 是說明公司⾏為中個別差異之無法觀察到的隨機誤差。

我們假設µi 互相獨⽴且和eit 互為獨⽴。

⾸先，按「MODEL 」；「LINEAR MODELS 」；「REGRESSION 」。

輸⼊應變數Y ＝INV ；⾃變數X ＝ONE 、V 、K 、T 。

並點選「OPTIONS 」。

i
it µββ+=11β
點「PANEL DATA MODEL」；勾選「STRATIFY USING VARIABLE」，後⾯選「ID」；MODEL TYPE選「FIXED AND RANDOM EFFECTS
」
結果如下。

表⼀為OLS；表⼆為固定效果模型：表三為隨機效果模型（下圖即αCONSTANT的係數＝58.6444。

為表三）。

=
重點是看Lagrange Multipier test vs model =1162.541以下三⾏，
代表P值要很⼩（P<0.01）才會有HIGH VALUES，此時採⽤FEM/REM較CR MODEL好。

（若顯⽰CR叫好，則以下三⾏不⽤看）。

若P值⼤於0.01會有（LOW VALUES），這種情況代表使⽤REM較佳。

￡注意：表中並沒有包含常數項。

因為常數在此式代表固定效果，且依據每個GROUP⽽不⼀樣。