固定效应模型的估计原理说明
固定效应模型的估计原理说明教学总结
固定效应模型的估计原理说明在面板数据线性回归模型中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，只是模型的截距项是不同的，而模型的斜率系数是相同的，则称此模型为固定效应模型。
固定效应模型分为三类：1.个体固定效应模型个体固定效应模型是对于不同的纵剖面时间序列（个体）只有截距项不同的模型：2Kit i k kit it k y x u λβ==++∑ (1)从时间和个体上看，面板数据回归模型的解释变量对被解释变量的边际影响均是相同的，而且除模型的解释变量之外，影响被解释变量的其他所有（未包括在回归模型或不可观测的）确定性变量的效应只是随个体变化而不随时间变化时。
检验：采用无约束模型和有约束模型的回归残差平方和之比构造F 统计量，以检验设定个体固定效应模型的合理性。
F 模型的零假设：01231:0N H λλλλ-===⋅⋅⋅==()1(1,(1)1)(1)RRSS URSS N F F N N T K URSSNT N K --=---+--+:RRSS 是有约束模型（即混合数据回归模型）的残差平方和，URSS 是无约束模型ANCOV A 估计的残差平方和或者LSDV 估计的残差平方和。
实践：一、数据：已知1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（cp ，不变价格）和人均收入（ip ，不变价格）居民，利用数据（1）建立面板数据（panel data ）工作文件；（2）定义序列名并输入数据；（3）估计选择面板模型；（4）面板单位根检验。
年人均消费（consume ）和人均收入（income ）数据以及消费者价格指数（p ）分别见表1，2和3。
表1 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（元）数据人均消费 1996199719981999200020012002CONSUMEAH 3607.43 3693.55 3777.41 3901.81 4232.98 4517.65 4736.52 CONSUMEBJ 5729.52 6531.81 6970.83 7498.48 8493.49 8922.72 10284.6 CONSUMEFJ 4248.47 4935.95 5181.45 5266.69 5638.74 6015.11 6631.68 CONSUMEHB 3424.35 4003.71 3834.43 4026.3 4348.47 4479.75 5069.28 CONSUMEHLJ 3110.92 3213.42 3303.15 3481.74 3824.44 4192.36 4462.08 CONSUMEJL 3037.32 3408.03 3449.74 3661.68 4020.87 4337.22 4973.88 CONSUMEJS 4057.5 4533.57 4889.43 5010.91 5323.18 5532.74 6042.6 CONSUMEJX 2942.11 3199.61 3266.81 3482.33 3623.56 3894.51 4549.32 CONSUMELN 3493.02 3719.91 3890.74 3989.93 4356.06 4654.42 5342.64 CONSUMENMG2767.843032.33105.743468.993927.754195.624859.88CONSUMESD 3770.99 4040.63 4143.96 4515.05 5022 5252.41 5596.32 CONSUMESH 6763.12 6819.94 6866.41 8247.69 8868.19 9336.1 10464 CONSUMESX 3035.59 3228.71 3267.7 3492.98 3941.87 4123.01 4710.96 CONSUMETJ 4679.61 5204.15 5471.01 5851.53 6121.04 6987.22 7191.96 CONSUMEZJ 5764.27 6170.14 6217.93 6521.54 7020.22 7952.39 8713.08表2 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入（元）数据人均收入1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 INCOMEAH 4512.77 4599.27 4770.47 5064.6 5293.55 5668.8 6032.4 INCOMEBJ 7332.01 7813.16 8471.98 9182.76 10349.69 11577.78 12463.92 INCOMEFJ 5172.93 6143.64 6485.63 6859.81 7432.26 8313.08 9189.36 INCOMEHB 4442.81 4958.67 5084.64 5365.03 5661.16 5984.82 6679.68 INCOMEHLJ 3768.31 4090.72 4268.5 4595.14 4912.88 5425.87 6100.56 INCOMEJL 3805.53 4190.58 4206.64 4480.01 4810 5340.46 6260.16 INCOMEJS 5185.79 5765.2 6017.85 6538.2 6800.23 7375.1 8177.64 INCOMEJX 3780.2 4071.32 4251.42 4720.58 5103.58 5506.02 6335.64 INCOMELN 4207.23 4518.1 4617.24 4898.61 5357.79 5797.01 6524.52 INCOMENMG 3431.81 3944.67 4353.02 4770.53 5129.05 5535.89 6051 INCOMESD 4890.28 5190.79 5380.08 5808.96 6489.97 7101.08 7614.36 INCOMESH 8178.48 8438.89 8773.1 10931.64 11718.01 12883.46 13249.8 INCOMESX 3702.69 3989.92 4098.73 4342.61 4724.11 5391.05 6234.36 INCOMETJ 5967.71 6608.39 7110.54 7649.83 8140.5 8958.7 9337.56 INCOMEZJ 6955.79 7358.72 7836.76 8427.95 9279.16 10464.67 11715.6表3 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的消费者物价指数物价指数1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 PAH 109.9 101.3 100 97.8 100.7 100.5 99PBJ 111.6 105.3 102.4 100.6 103.5 103.1 98.2PFJ 105.9 101.7 99.7 99.1 102.1 98.7 99.5 PHB 107.1 103.5 98.4 98.1 99.7 100.5 99PHLJ 107.1 104.4 100.4 96.8 98.3 100.8 99.3PJL 107.2 103.7 99.2 98 98.6 101.3 99.5PJS 109.3 101.7 99.4 98.7 100.1 100.8 99.2PJX 108.4 102 101 98.6 100.3 99.5 100.1 PLN 107.9 103.1 99.3 98.6 99.9 100 98.9 PNMG 107.6 104.5 99.3 99.8 101.3 100.6 100.2 PSD 109.6 102.8 99.4 99.3 100.2 101.8 99.3PSH 109.2 102.8 100 101.5 102.5 100 100.5 PSX 107.9 103.1 98.6 99.6 103.9 99.8 98.4PTJ 109 103.1 99.5 98.9 99.6 101.2 99.6PZJ 107.9 102.8 99.7 98.8 101 99.8 99.1二、1.输入操作：步骤：（1）File——New——Workfile步骤：（2）Start date——End date——OK步骤：（3）Object——New Object步骤：（4）Type of object——Pool步骤：（5）输入所有序列名称步骤：（6）定义各变量点击sheet—输入consume？income？p?步骤：（7）将表1、2、3中的数据复制到Eviews中2.估计操作：步骤：（1）点击poolmodel——Estimate对话框说明Dependent variable:被解释变量；Common：系数相同部分Cross-section specific:截面系数不同部分步骤：（2）将截距项选择区选Fixed effects（固定效应）Cross-section：Fixed得到如下输出结果：接下来用F 统计量检验是应该建立混合回归模型，还是个体固定效应回归模型。
固定效应模型的估计原理说明
固定效应模型的估计原理说明
固定效应模型是一种用于估计面板数据（panel data）中个体特征不变的情况下，解释变量对于因变量的影响的经济计量模型。
在固定效应模型中，个体固定效应被视为截距，并且通过引入虚拟变量来捕捉个体间的差异。
在固定效应模型中，变量变为：
Yit = αi + βXit + εit
其中，Yit是个体i在时间t上的因变量观测值，αi是个体i的固定效应（个体固定截距），Xit是个体i在时间t上的解释变量观测值，β是解释变量的系数，εit是误差项。
个体固定效应αi代表个体固有的特征，例如个体的个体动态特征、管理水平或其他个体特征，它们在观测期间保持不变。
为了对个体固定效应进行估计，我们需要引入个体虚拟变量。
个体虚拟变量是一个二进制变量，以个体为单位，并且在个体i上为1，否则为0。
这些变量的引入可以控制个体固有的效应，消除个体之间的异质性。
建议至少引入N-1个个体虚拟变量（N是个体的数量），以避免陷入虚拟变量陷阱。
在固定效应模型中，我们做出了一些假设：（1）解释变量是不随时间而变化的；（2）个体固定效应是不随时间而变化的；（3）解释变量和个体固定效应之间不存在相关性。
为了估计固定效应模型，可以使用最小二乘法（OLS）估计。
OLS估计首先对每个个体的回归方程进行估计，然后将结果进行汇总。
由于引入了个体固定效应，固定效应模型具有更多的解释力和统计效率。
总之，固定效应模型的估计原理是通过引入个体虚拟变量来捕捉个体之间的异质性，并控制个体固有的特征，从而解释解释变量对因变量的影响。
固定效应模型可以提供更准确、有效的估计结果，并且可以避免个体异质性带来的偏误。
固定效应模型及估计原理说明
固定效应模型及估计原理说明固定效应模型是一种用于估计面板数据的统计模型，也称为个体固定效应模型、个体平均效应模型或者虚拟变量模型。
它的基本假设是，个体间的差异可以用个体固定效应进行捕捉，而时间间的差异可用时间固定效应进行捕捉。
在固定效应模型中，我们假设个体i在时间t的观测变量Y_i,t与个体特征X_i,t和时间特征T_t的关系可以如下表示：Y_i,t=α+X_i,tβ+λ_i+γD_t+ε_i,t其中，Y_i,t表示个体i在时间t的观测变量；α是一个常数项；X_i,t表示个体i在时间t的特征变量；β是特征变量的系数；λ_i表示个体固定效应，它捕捉了个体间的差异；D_t是时间虚拟变量，捕捉了时间间的差异；γ是时间虚拟变量的系数；ε_i,t是误差项。
个体固定效应λ_i是一个虚拟变量，它会为每个个体i赋予一个独特的数值。
例如，我们可以使用个体的ID作为个体固定效应的取值。
个体固定效应的存在可以控制掉所有不随时间变化的个体特征，保留了个体间的差异。
时间固定效应D_t也是一个虚拟变量，它会为每个时间t赋予一个独特的数值。
例如，我们可以使用时间的年份作为时间固定效应的取值。
时间固定效应的存在可以控制掉所有不随个体变化的时间特征，保留了时间间的差异。
为了估计固定效应模型，我们需要使用固定效应估计原理。
固定效应估计原理的核心是差分方法，通过在面板数据中进行差分操作，控制个体固定效应和时间固定效应，从而消除它们的影响，进而得到β的一致估计。
具体地，固定效应估计原理可以通过两步进行：第一步是个体平均差分，第二步是时间平均差分。
在个体平均差分中，我们计算出每个个体的平均值，并将每个时间点的观测值减去该个体的平均值，得到一个个体的差异项。
这样一来，个体固定效应就消除了。
在时间平均差分中，我们计算出每个时间点的平均值，并将每个个体的观测值减去该时间点的平均值，得到一个时间的差异项。
这样一来，时间固定效应就消除了。
最后，我们对差异项进行回归分析，估计出β的值。
短面板回归估计的固定效应模型
短面板回归估计的固定效应模型固定效应模型是面板数据分析中比较常用的一种模型，其特点是包括各个面板单位的固定效应，而不考虑这些效应随时间的变化。
短面板回归估计就是一种固定效应模型，用于处理较短的面板数据。
短面板回归估计的基本思路是对每个面板单位进行回归分析，即使样本容量很小。
设有N个面板单位，T期观测数据，第i个面板单位在第t期的表现可以用以下模型来描述：Yit = αi + β'Xit + uit其中，Yit表示第i个面板单位在第t期的被解释变量；αi是第i个面板单位的固定效应，表示该单位的不可观测影响因素；Xit是第i个面板单位在第t期的解释变量；β是解释变量的系数；uit是随机误差项。
在短面板数据中，由于每个面板单位只有少数时间观测，无法分析面板单位的动态效应，因此需要加入固定效应来控制不可观测影响因素，从而获得更可靠的结果。
固定效应可以用各种方式估计，比如个体平均差法和时间平均差法等。
个体平均差法是基于每个面板单位的固定效应计算的。
该方法的基本思路是，对每个面板单位进行平均，然后计算平均值与各相应观测值的差异。
设yit表示个体i在t期的数据，ybari表示个体i的时间平均值，那么估计的固定效应为：αi = yi. - ybari其中，yi.表示个体i在所有的t期的平均值。
两种方法的原理相同，只是计算的面不同，最终得到的结果也是一样的。
在短面板回归估计中，个体平均差法和时间平均差法都是可行的方法。
但是，如果不可观测的效应为时间固定的，那么时间平均差法的效果更好；如果效应为个体固定的，那么个体平均差法的效果更好。
总之，短面板回归估计是一种处理较短面板数据的有效方法，通过加入固定效应来控制不可观测影响因素，从而得到更可靠的分析结果。
在实际分析中，应根据面板数据的特点和研究问题的需要选择合适的估计方法。
短面板回归估计的固定效应模型
短面板回归估计的固定效应模型短面板回归估计的固定效应模型是一种用于分析面板数据的经济计量模型。
面板数据是指跨时间和个体的数据，通常包括多个时间点和多个个体。
固定效应模型假设个体效应是固定的且与解释变量无关，也就是说个体效应是不随解释变量的改变而改变的。
这意味着个体效应会对因变量产生一种固定的影响，可以通过引入个体虚拟变量来捕捉这种效应。
在短面板回归估计的固定效应模型中，我们首先引入虚拟变量来代表每个个体，然后我们将这些虚拟变量包含在回归方程中。
回归方程可以写为:Y_it = α + βX_it + u_itY_it代表因变量在时间t和个体i上的观测值，X_it代表解释变量在时间t和个体i 上的观测值，α代表常数项，β代表解释变量的系数，u_it代表模型中的误差项。
为了引入固定效应，我们可以将个体虚拟变量包含在回归方程中，如下所示:γ_i是个体i的虚拟变量，用于捕捉个体效应。
通过引入个体虚拟变量，我们可以消除个体效应，并将其纳入模型中。
这样，我们可以更准确地估计解释变量对因变量的影响，而不会被个体效应带来的误差所影响。
短面板回归估计的固定效应模型有一些优点。
它可以消除个体效应的影响，从而得到更准确的估计结果。
它可以控制个体特征的固定效应，使我们能够更好地了解解释变量对因变量的影响。
该模型还可以处理异方差性和序列相关性等问题。
在实际应用中，短面板回归估计的固定效应模型常用于分析面板数据，并得出关于变量之间关系的经验结论。
可以通过该模型分析教育对收入的影响，或者分析政府支出对经济增长的影响等。
短面板回归估计的固定效应模型是一种用于分析面板数据的重要方法，可以消除个体效应的影响，得到更准确的估计结果，并提供有关变量之间关系的经验结论。
双重差分模型和固定效应模型
双重差分模型和固定效应模型双重差分模型和固定效应模型是常用于面板数据分析的两种方法。
它们都可以用来研究某个政策、事件等事件对个体或群体行为产生的影响。
这篇文章将介绍双重差分模型和固定效应模型的基本原理、优缺点以及应用场景。
一、双重差分模型双重差分模型是一种用于控制面板数据的基线特征的方法。
该模型将两个差分作用于面板数据，以消除混杂的时间不变个体特征和处理组与未处理组之间的异质性。
该模型的实现方法是，先对每个个体的基线跨时间差异进行差分，再对处理组和未处理组之间的跨时间差异进行差分。
通过这种方法，将二者都控制在一个固定效应中，从而消除了外生性的时间不变个体特征和处理组与未处理组之间的异质性。
这样，就得到了纯粹的因果效应估计。
优点：1.双重差分模型与一般回归模型相比，具有更高的可控性和可靠性；2.可以消除时间不变的个体特征和处理组与未处理组之间的异质性，得到更为准确的因果效应估计；3.对于个体固定效应等渐进性的变量意义解释更为清晰。
缺点：1.适用场景有限，只适用于处理组和未处理组各包含一个时间序列的情况；2.某些情况下可能掩盖了处理组特征和未处理组的变化。
二、固定效应模型固定效应模型也是一种常见的面板数据分析方法，其基本思想是，将所有可能影响观测到的并且被观察时间减去之后不再变化的个体的异质性控制住。
该模型通过在回归方程中引入个体固定效应，将个体固有的特征控制在一个固定参数中，然后再根据时间变化来估计系统的动态变化趋势，以此得到因果效应估计。
优点：1.可以消除个体固定效应对结果的影响，得到精确的因果效应估计；2.适用于各种处理组和未处理组的情况，不受处理组和未处理组包含时间序列的限制；3.在时间序列较长的情况下，更容易提高模型准确度和可控性。
缺点：1.不能处理在时间和个体上变化的异质性问题，且容易受到省略变量等干扰因素的影响；2.涉及重复测量的面板数据时，需要大量的样本大小。
综上所述，双重差分模型和固定效应模型是两种常见的面板数据分析方法，具有不同的优缺点。
短面板回归估计的固定效应模型
短面板回归估计的固定效应模型1. 引言1.1 短面板回归估计的固定效应模型短面板回归估计的固定效应模型是一种常用的统计方法，用于分析面板数据中的固定效应。
在面板数据分析中，固定效应模型可以帮助研究人员控制时间不变的个体特征，从而更准确地估计变量之间的关系。
在短面板回归中，固定效应模型的引入可以提高模型的准确性和稳健性，减少估计结果的偏差。
固定效应模型还可以有效地控制未观测到的个体特征对估计结果的影响，提高模型的解释力和预测能力。
2. 正文2.1 介绍短面板回归短面板回归是一种常用的计量经济学方法，用于分析面板数据中变量之间的关系。
在短面板回归中，我们通常只观察到每个单位（例如个人、公司、国家等）在有限的时间段内的数据，而不是在整个时间范围内。
短面板回归的一个重要特点是能够控制个体固定效应，即每个单位固有的特征或者个体差异。
固定效应模型通过引入个体固定效应来消除这些个体特征的影响，从而更准确地估计其他变量之间的关系。
在短面板回归中，我们通常使用估计固定效应模型来控制个体固定效应。
固定效应模型通过引入虚拟变量或者单位虚拟变量来捕捉不同个体之间的异质性，并将其纳入到模型中进行估计。
通过固定效应模型，我们可以更好地控制个体特征对估计结果的影响，从而提高模型的准确性和可解释性。
固定效应模型也可以帮助我们更准确地分析面板数据中的动态关系，例如时间序列变化对变量之间关系的影响。
短面板回归的固定效应模型是一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解面板数据中的变量之间的关系，提高研究结果的可靠性和解释力。
2.2 解释固定效应模型固定效应模型是一种常用的面板数据分析方法，它能够控制个体间的不可观测异质性，从而减少了遗漏变量的影响。
在固定效应模型中，我们假设每个个体特有的不可观测因素是固定的，在回归分析中相当于引入了个体固定效应。
固定效应模型可以通过不同的估计方法进行求解，其中最常用的是最小二乘法。
通过对每个个体进行固定效应估计，我们可以得到更加准确和稳健的估计结果。
面板数据模型
面板数据模型面板数据模型，又称固定效应模型，是计量经济学中常用的一种数据分析方法。
它适用于时间序列和截面数据的联合分析，具有较高的灵活性和强大的解释能力。
本文将对面板数据模型的基本原理、应用场景以及估计方法进行介绍，并通过实例说明其实际运用。
第一部分：面板数据模型的基本原理面板数据模型基于以下假设：每个个体（又称单位）在不同时间点都有观测值，并且个体之间的观测值具有相关性。
面板数据模型通常由固定效应模型和随机效应模型两种形式。
固定效应模型假设个体特定的不变因素对观测值产生了影响，这些不变因素可能包括个体的性别、年龄、学历等。
固定效应模型可以通过引入个体固定效应变量来捕捉这些影响因素，并以此来解释观测值的变动。
第二部分：面板数据模型的应用场景面板数据模型在经济学、金融学、社会学等领域得到了广泛的应用。
例如，在经济学中，研究人员可以利用面板数据模型来分析不同国家或地区的经济增长情况，探讨政策对经济发展的影响；在金融学领域，研究人员可以运用面板数据模型来研究股票价格的波动和影响因素。
第三部分：面板数据模型的估计方法面板数据模型有多种估计方法，常见的有固定效应模型估计和随机效应模型估计。
固定效应模型估计通常采用最小二乘法，即通过对个体固定效应进行回归分析来求解模型参数。
随机效应模型估计则假设个体固定效应是误差项的一部分，通过对固定效应进行随机化处理得到模型的估计结果。
实例应用：假设我们需要研究不同地区的教育水平对经济增长的影响，我们可以使用面板数据模型来分析这个问题。
我们收集了10个地区在2010年到2020年的经济增长率和教育水平数据。
我们可以利用固定效应模型来探究教育水平对经济增长的影响。
首先，我们创建一个包含个体固定效应的面板数据模型，并使用最小二乘法来估计参数。
然后，我们通过分析模型的显著性水平、参数估计结果以及模型拟合程度来得出结论。
通过面板数据分析，我们可以发现教育水平对经济增长确实存在显著的正向影响。
固定效应模型估计
固定效应模型估计嘿，朋友！咱们今天来聊聊固定效应模型估计这档子事儿。
你知道吗？这固定效应模型就像是一把神奇的钥匙，能帮咱们打开很多数据背后隐藏的秘密之门。
想象一下，你面前有一堆杂乱无章的数据，就像一个乱糟糟的房间，各种东西随意摆放。
而固定效应模型呢，就是那个能帮你整理房间，让一切变得井井有条的魔法工具。
它可以帮助我们控制那些不随时间变化，但会影响结果的因素。
这就好比你要比较不同班级学生的成绩，每个班级的整体学习氛围、师资力量这些不变的因素，就可以通过固定效应模型给考虑进去。
比如说，咱们研究不同地区的经济增长，地区的地理位置、自然资源这些固定不变的特点，要是不考虑进去，那得出的结论能靠谱吗？这时候固定效应模型就大显身手啦！那怎么进行这个固定效应模型估计呢？这可不是一件简单的事儿。
首先得确定哪些因素是固定的，这就需要咱们有一双敏锐的眼睛，能从纷繁复杂的数据中把它们揪出来。
然后，通过一系列的计算和分析，把这些固定因素的影响给剥离出来，就像剥洋葱一样，一层一层，直到看到最核心的部分。
这过程中，可不能马虎大意。
一个不小心，算错了一个数，或者忽略了一个关键因素，那结果可就差之千里喽！而且，在选择模型的时候，也得慎重。
就像你出门穿衣服，得根据不同的场合选合适的，要是选错了，那可就尴尬啦！比如说，如果数据的特点是这样的，那可能这种固定效应模型合适；要是数据是那样的，就得换另一种。
这可得好好琢磨琢磨，是不是有点头疼？但是别怕，只要咱们认真对待，多学习多实践，掌握了其中的窍门，就能让这固定效应模型乖乖为咱们服务。
你说，要是能熟练运用这固定效应模型，那在数据分析的世界里，咱不就像个大侠，拿着宝剑，披荆斩棘，找到那些有价值的信息和结论？所以啊，朋友，别被固定效应模型估计吓住，勇敢地去探索，去尝试，相信你一定能在这个数据的海洋里畅游，收获满满的宝藏！。
短面板回归估计的固定效应模型
短面板回归估计的固定效应模型1. 引言1.1 短面板回归估计的固定效应模型短面板回归估计是一种常用的经济学研究方法，特别适用于分析在多个时间点和多个个体之间变化的关系。
固定效应模型是其中一种常见的面板数据分析方法，它通过固定个体效应和时间效应来控制个体间和时间间的异质性，从而更准确地估计变量间的关系。
在进行固定效应模型的研究时，研究方法和数据收集至关重要。
研究者需要选择合适的面板数据集，确保数据的质量和可靠性。
研究者还需要考虑如何处理面板数据中的缺失值和异方差等问题，以确保研究结果的准确性。
通过对固定效应模型进行估计和结果分析，研究者可以更深入地理解变量之间的关系，并得出结论。
固定效应模型也有其局限性，例如无法控制未观测的因素对结果的影响，因此研究者在使用固定效应模型时需要注意其局限性，并结合其他方法进行分析。
固定效应模型在短面板回归估计中起着重要作用，可以帮助研究者更准确地研究变量之间的关系。
展望未来，研究者可以进一步探索固定效应模型的应用领域和改进方法，以提高研究的可靠性和实用性。
2. 正文2.1 介绍短面板回归估计短面板回归估计是一种常见的经济学研究方法，特别适用于分析面板数据模型。
在经济学领域，研究者通常利用面板数据来分析变量间的关系，而短面板回归估计就是其中一种常用的方法。
短面板回归估计的基本思想是将面板数据中的每个个体视为一个独立的观测单位，通过将时间序列和横截面数据整合在一起，构建一个多维的数据集，从而揭示各个变量之间的关系。
通过这种方法，研究者可以更好地探究不同变量对个体行为或经济现象的影响。
短面板回归估计的优势在于能够控制个体固定效应，减少因个体间差异而引起的误差，从而提高模型的稳健性和可靠性。
该方法还可以帮助研究者更好地理解时间序列数据和横截面数据的特点，进而更准确地分析和解释变量之间的关系。
短面板回归估计是一种有效的研究方法，可以帮助研究者更清晰地认识个体间的关系。
在接下来的内容中，我们将更深入地探讨固定效应模型的基本原理、研究方法与数据收集、模型估计与结果分析，以及讨论模型的应用和局限性。
固定年份效应和行业效应的双向固定效应模型
固定年份效应和行业效应的双向固定效应模型1.引言固定年份效应和行业效应的双向固定效应模型是一种广泛应用于经济学和管理学领域的统计模型。
该模型可以帮助研究者控制时间和行业对观察变量的影响，从而获取更加准确和可靠的分析结果。
本文将对双向固定效应模型进行深入解析，包括其基本原理、应用场景、建模方法等方面进行讨论。
2.双向固定效应模型的基本原理双向固定效应模型是一种控制了时间和个体固有特征的统计方法。
在传统的线性回归模型中，通常只考虑了个体间的差异，但是忽略了时间和行业对观察变量的影响。
而双向固定效应模型通过引入固定年份效应和行业效应，从而可以更加全面地控制这些因素，减少估计结果的误差。
固定年份效应指的是时间对观察变量的影响，它可以捕捉到时间趋势、季节性变化等因素。
而行业效应则是不同行业对观察变量的影响，它可以反映出行业特有的结构和规律。
通过引入这两个固定效应，可以更好地控制时间和行业的影响，从而获取更加精确的估计结果。
3.双向固定效应模型的建模方法双向固定效应模型的建模方法通常是通过面板数据进行估计。
面板数据是指在一定时间跨度内，对多个个体进行观测的数据，通常包括时间维度和个体维度。
对于双向固定效应模型，最常用的估计方法是固定效应估计和差分估计。
固定效应估计是指将固定效应引入到回归方程中，通过固定效应变量对观察变量进行修正。
这样可以消除个体和时间的固有特征，从而获取更加准确的估计结果。
差分估计则是通过对面板数据进行差分操作，消除固定效应的影响，进而获取各变量的变动效应。
4.双向固定效应模型的应用场景双向固定效应模型在经济学和管理学领域有着广泛的应用场景。
例如，在研究企业绩效时，可以通过引入固定年份效应和行业效应，控制时间和行业的影响，从而更可靠地评估企业的经营状况。
在考察政策效果时，也可以利用双向固定效应模型，消除时间趋势和行业结构的影响，获取政策的真实效果。
此外，双向固定效应模型还可以用于探讨国际贸易、劳动经济学、金融学等领域的研究问题。
个体固定效应模型 时间固定效应模型 解释
个体固定效应模型时间固定效应模型解释个体固定效应模型（Individual Fixed Effects Model）是一种统计模型，用于分析面板数据中个体间的差异。
该模型的基本思想是，通过引入个体特定的固定效应来控制个体固有的特征，从而关注个体特异的影响因素。
在个体固定效应模型中，我们假设个体间存在不可观测的个体固定特征。
这些特征不变且与观测到的解释变量无关，但却与因变量存在相关性。
通过引入个体固定效应，我们可以控制这些个体特征对因变量的影响，从而更准确地分析其他解释变量对因变量的影响。
个体固定效应模型的估计方法主要有两种：差分法（Difference-in-Differences）和固定效应法（Fixed Effects）。
差分法通过对每个个体在不同时间点的观测值进行差分，从而消除个体固定特征的影响。
固定效应法则是通过引入个体特定的虚拟变量来捕捉个体固定效应，并将其纳入模型中。
个体固定效应模型的优点是可以控制个体固有的特征对因变量的影响，从而排除个体差异的影响。
然而，由于引入了个体固定效应虚拟变量，模型中的解释变量不能包含个体固有的变动，因此无法分析这些变量对因变量的影响。
与个体固定效应模型相对应的是时间固定效应模型（Time Fixed Effects Model）。
时间固定效应模型与个体固定效应模型类似，但是控制的是时间固定特征对因变量的影响。
通过引入时间固定效应虚拟变量，我们可以控制时间特征对因变量的影响，从而关注其他解释变量对因变量的影响。
总之，个体固定效应模型和时间固定效应模型是在面板数据分析中常用的工具，它们通过控制个体和时间固定特征，帮助我们更准确地估计各种解释变量对因变量的影响。
短面板回归估计的固定效应模型
短面板回归估计的固定效应模型1. 引言1.1 介绍短面板回归估计的固定效应模型短面板回归估计的固定效应模型是应用于面板数据分析中的一种重要方法。
在实际应用中，我们经常面对的是面板数据，也就是在不同时间和不同个体之间收集到的数据。
而短面板数据则指的是在短时间内，个体数量较大的情况下所形成的数据集。
固定效应模型是一种常用的面板数据分析方法，它的基本思想是控制个体固定效应，通过固定效应的差异来估计其他解释变量对因变量的影响。
在固定效应模型中，我们假设个体特征对因变量的影响是固定的，而个体间的差异是随机的。
固定效应模型的优势在于能够排除掉个体固定效应的影响，从而更准确地估计其他解释变量对因变量的影响。
此外，固定效应模型还可以解决面板数据中的自相关和异方差等问题，提高了模型的拟合效果。
总的来说，短面板回归估计的固定效应模型在面板数据分析中具有重要的应用价值，可以帮助研究者更准确地捕捉变量间的关系，为政策制定和管理决策提供有力的支持。
在未来的研究中，我们可以进一步深化对固定效应模型的理解和应用，拓展该方法在不同领域的应用范围。
2. 正文2.1 数据的准备和处理数据的准备和处理在短面板回归估计的固定效应模型中起着至关重要的作用。
我们需要收集研究所需的面板数据，这些数据通常包括多个时间点和多个个体。
在数据收集之后，我们需要进行数据清洗和处理，包括处理缺失数据、异常值和非法值等。
接着，我们需要对数据进行描述性统计分析，了解数据的基本特征、分布情况和相关性等。
在进行面板数据分析之前，我们需要进行平稳性和一致性检验，以确保数据满足模型的假设条件。
在数据准备和处理阶段，我们还需要考虑面板数据的平稳性和异方差性等问题，这些问题可能会影响到固定效应模型的估计结果。
在处理数据时，我们需要引入一些技术手段，如固定效应变换、差分变换等，来克服这些问题。
我们还需要对数据进行可视化分析，包括绘制散点图、箱线图、直方图等，以帮助我们更好地理解数据之间的关系和趋势。
泊松分布固定效应模型
泊松分布固定效应模型引言泊松分布固定效应模型是一种常用于处理计数数据的统计模型，其主要用途在于解决观测数据之间的相关性问题。
在本文中，我们将详细介绍泊松分布固定效应模型的基本原理、应用场景以及实际案例，以帮助读者更好地理解和运用该模型。
什么是泊松分布固定效应模型？泊松分布固定效应模型（Poisson fixed-effects model）是一种统计模型，用于分析计数数据。
在该模型中，我们假设观测数据服从泊松分布，并引入固定效应来控制可能存在的个体差异。
固定效应可以理解为对每个个体独有的特征进行建模，从而消除个体差异对观测结果的影响。
泊松分布固定效应模型可以表示为以下形式：y it=αi+X itβ+u it其中，y it表示个体i在时间t的观测数据；αi表示个体i的固定效应；X it表示个体i在时间t的自变量；β表示自变量的系数；u it表示模型的误差项。
应用场景泊松分布固定效应模型广泛应用于各个领域的研究中，尤其适用于处理计数数据相关的问题。
以下是一些常见的应用场景：1. 基于个体的分析泊松分布固定效应模型可以用于研究个体特征对计数数据的影响。
例如，在医学研究中，我们可以使用该模型来分析不同患者的个体特征对疾病发生率的影响。
2. 经济学研究在经济学研究中，泊松分布固定效应模型常用于分析个体特征对经济变量的影响。
例如，我们可以使用该模型来研究不同公司的市场份额对销售额的影响。
3. 社会科学研究社会科学研究中的许多问题也可以通过泊松分布固定效应模型进行分析。
例如，我们可以使用该模型来探究个体特征对犯罪率、教育水平等社会指标的影响。
泊松分布固定效应模型示例为了更好地理解泊松分布固定效应模型的应用，我们将以一个实际案例来进行示范。
数据说明我们使用了一份汽车事故的数据集，其中包括了不同车辆的事故次数以及相关的个体特征和环境变量。
我们想要研究个体特征对事故次数的影响。
模型设定我们将事故次数作为因变量y it，个体特征和环境变量作为自变量X it，并引入个体固定效应αi来控制个体间的差异。
固定效应模型的估计原理说明
固定效应模型的估计原理说明固定效应模型的估计原理说明在面板数据线性回归模型中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，只是模型的截距项是不同的，而模型的斜率系数是相同的，则称此模型为固定效应模型。
固定效应模型分为三类：1.个体固定效应模型个体固定效应模型是对于不同的纵剖面时间序列（个体）只有截距项不同的模型：2Kit i k kit it k y x u λβ==++∑ (1)从时间和个体上看，面板数据回归模型的解释变量对被解释变量的边际影响均是相同的，而且除模型的解释变量之外，影响被解释变量的其他所有（未包括在回归模型或不可观测的）确定性变量的效应只是随个体变化而不随时间变化时。
检验：采用无约束模型和有约束模型的回归残差平方和之比构造F 统计量，以检验设定个体固定效应模型的合理性。
F 模型的零假设：01231:0N H λλλλ-=====()1(1,(1)1)(1)RRSS URSS N F F N N T K URSSNT N K --=---+--+:RRSS 是有约束模型（即混合数据回归模型）的残差平方和，URSS 是无约束模型ANCOV A 估计的残差平方和或者LSDV 估计的残差平方和。
实践：一、数据：已知1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（cp ，不变价格）和人均收入（ip ，不变价格）居民，利用数据（1）建立面板数据（panel data ）工作文件；（2）定义序列名并输入数据；（3）估计选择面板模型；（4）面板单位根检验。
年人均消费（consume ）和人均收入（income ）数据以及消费者价格指数（p ）分别见表1，2和3。
表1 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（元）数据表2 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入（元）数据二、1.输入操作：步骤：（1）File——New——Workfile步骤：（2）Start date——End date——OK步骤：（3）Object——New Object步骤：（4）Type of object——Pool步骤：（5）输入所有序列名称步骤：（6）定义各变量点击sheet—输入consume？income？p?步骤：（7）将表1、2、3中的数据复制到Eviews中2.估计操作：步骤：（1）点击poolmodel——Estimate对话框说明Dependent variable:被解释变量；Common：系数相同部分Cross-section specific:截面系数不同部分步骤：（2）将截距项选择区选Fixed effects（固定效应）Cross-section：Fixed得到如下输出结果：接下来用F 统计量检验是应该建立混合回归模型，还是个体固定效应回归模型。
固定效应模型lsdv法
固定效应模型lsdv法固定效应模型是一种经济学中的实证研究方法，用于处理面板数据。
面板数据是指跨时间和组（个体）的数据。
固定效应模型则是指在面板数据中将个体的固定特征视为影响因素，而不考虑这些因素的具体差异。
其中，固定效应模型的估计方法之一是固定效应最小二乘法（LSFE），也称为固定效应最小二乘回归（LSFD）。
这种方法假设每个个体之间存在不同的截距和斜率，通过对每一个个体进行编码和建模，以最小化方差来对模型进行估计。
LSFD模型假设时间不变的个体固定效应在面板数据中扮演了主要的规律，代表了单个观察单位与其他观察单位之间的相关性。
此方法涉及可用的面板数据规模的需求，因此它不适用于横断面数据，而主要用于纵向数据、时间序列和面板数据。
LSDV法的核心是固定效应回归，这种回归使用面板数据中每个个体可能变化的观察值进行拟合。
因此，LSFD假设每个个体的截距和斜率都是不同的，以最小化方差来对模型进行估计。
它比泊松模型和有局限性的依存变量模型更具预测和描述力。
此外，LSDV的优点之一是在对其他变量进行控制的情况下对固定效应进行估计。
LSDV回归的目标是获取面板数据中每个个体之间的差异。
面板数据中的个体在时间上重复出现，但每个个体的特征却各不相同，而这些个体所具有的特征总是不变的，在LSDV 回归中，将这些固定的特征视为截距项，也就是当不考虑其他解释变量的情况下，个体特征所对应的常数项。
这意味着固定效应模型就是一个带有虚拟变量的回归模型。
虚拟变量是将每个个体进行编号或者分组，并将分组或编号后的结果作为虚拟变量添加到回归方程中。
例如，在有10个个体的样本数据中，对于每个个体，我们可以把这个个体的编号从1到10。
在回归方程中，对于i个个体，我们会添加一个虚拟变量为1只有i等于个体编号，其他虚拟变量都是0。
LSDV模型的估计使用OLS方法，OLS建模中加入个体虚拟变量后，模型就变成了每个个体的独立回归模型。
由于每个个体的回归模型大小相等，因而也自然地统计成整体模型。
8.1固定效应模型的估计方法
面板数据（panel data）横截面数据（个体信息）时间序列数据（时间信息）面板数据（panel data）也称作为追踪数据或者纵列数据，指的是在一段时间内跟踪同一组个体的数据。
面板数据的优点面板数据的样本容量较大，样本容量1=N*T，比横截面和时间序列大很多2有助于解决遗漏变量问题3提供更多个体动态行为的信息面板数据的类型短面板(short panel)T较小，n较大长面板(long panel)T较大，n较小面板数据的类型动态面板(dynamic panel)解释变量包含被解释变量的滞后值静态面板(static panel)解释变量不包含被解释变量的滞后值面板数据的类型平衡面板数据(balanced panel)每个时期在样本中的个体完全一样非平衡面板数据(unbalanced panel)每个时期在样本中的个体不完全一样面板数据的估计策略策略1将其看成是截面数据进行“混合回归”(pooled regression)，也就是要求样本中每位个体都拥有完全相同的回归方程。
策略2为每位个体估计一个单独的回归方程。
前者忽略了个体间不可观测或被遗漏的“异质性”(heterogeneity)，而该异质性可能与解释变量相关从而导致估计不一致。
估计策略假定个体的回归方程拥有相同的斜率，但可有不同的截距项，以此来捕捉异质性。
),,1;,,1(T t n i u x Y it i it it =='++=εβ面板数据的估计个体固定效应模型可随个体及时间而变的变量复合扰动项个体异质性的截距项),,1;,,1(T t n i u x Y it i it it =='++=εβ面板数据的估计个体固定效应模型如果与某个解释变量相关，则称为“固定效应模型”(Fixed Effects Model，简记FE )。
u i 如果与所有解释变量均不相关，则称为“随机效应模型”(Random Effects Model，简记RE )。
短面板回归估计的固定效应模型
短面板回归估计的固定效应模型引言固定效应模型是面板数据分析中常用的一种方法，它主要用来解决面板数据中固定效应的估计问题。
在实际研究中，面板数据由于其更多的信息和更高的效率，被广泛应用于经济学、社会学、管理学等领域。
而固定效应模型在面板数据分析中的应用也得到了更多的关注。
本文将重点介绍短面板回归估计的固定效应模型，包括理论基础、模型形式、估计方法以及实际应用等方面的内容，希望能够为研究者提供一些有益的信息和参考。
一、短面板回归的基本概念短面板是指在一个时间期内，有限数量的个体进行观测，而固定效应是指在个体上固定的特有效应。
在短面板数据中，个体特有效应对于被解释变量的影响是固定的，而不随时间的变化而改变。
固定效应模型被应用于短面板数据的估计。
在短面板数据中，每个个体在不同的时间期内都有观测值，因此可以通过纵向分析个体间的差异，从而对个体特有效应进行估计。
而固定效应模型正是利用了个体特有效应的固定性，通过控制这一效应来估计其他自变量对因变量的影响。
短面板回归估计的固定效应模型可以更准确地进行参数估计，较好地应对混杂变量和内生性等问题。
二、固定效应模型的基本形式固定效应模型的基本形式可以表示为：y_{it} = α_i + β'x_{it} + u_{it}y_{it}表示被解释变量的观测值，i表示个体的标号，t表示时间的标号，α_i表示个体特有效应，x_{it}表示自变量的观测值，β表示自变量对因变量的影响系数，u_{it}表示误差项。
三、固定效应模型的估计方法对于固定效应模型的估计，一般有两种方法：差分法和虚拟变量法。
1. 差分法差分法主要是通过对面板数据进行差分处理，消除个体特有效应的影响，从而估计出自变量对因变量的影响。
具体而言，差分法可以进行一阶差分或者二阶差分，得到差分后的数据，然后再进行一般的OLS回归分析。
通过这种方法，固定效应模型能够更准确地估计自变量对因变量的影响系数。
固定效应模型的估计方法有着较好的稳健性和一致性，能够更准确地估计出自变量对因变量的影响。
固定效应模型估计方法
固定效应模型的估计方法给定个体i ，将方程两边对时间平均：将原方程减去上式：定义：i i i i iy x z u βδε''=+++()()it i it i i it i y y x x βεε'−=−+−，，it i y y y ≡−it i x x x ≡−it iεεε≡−得到：it it ity x βε=+上式已经消去了个体异质性u i ，只要与不相关，用OLS 就可以得到β的一致估计量，称为“固定效应估计量”（Fixed effects Estimator ），记为。
由于使用了每个个体的组内离差信息，也称为“组内估计量”。
it x it εˆFEβˆFEβ固定效应模型，是最常用的面板数据模型，特别是在宏观经济分析中。
12 3主要使用了每个个体的组内离差信息，因此也称“组内估计量(within estimator)ˆFEβ但是，在作离差转换时，也被消掉了，无法估计δ，故FE无法估计不随时间而变的变量z的影响，这是固定效应模型的一大缺点。
izδ'即使个体特征ui与解释变量xit相关，组内估计量也满足一致性，这是面板数据的一大优势！ˆFEβ为保证与不相关，要求第i 个观测值满足严格外生性，也即，，因为中包含了所有的信息()it i εε−()it i x x −1(,,)0it i iT E x x ε=i x 1(,,)i iT x x it ε也即，扰动项须与各期解释变量均不相关(不仅仅是当期解释变量)这个假定比较严格最小二乘虚拟变量（Least Square Dummy Variable, LSDV ）•在原方程中引入(n-1)个虚拟变量来代表不同的个体•LSDV 方法得到与相同的估计结果ˆFE上述固定效应模型没有考虑时间效应，被称为“单向固定效应”（One-way FE ），引入时间固定效应，可解决不随个体而变(individal invariant)但随时间而变(time varying)的遗漏变量问题，称为“双向固定效应（Two-way FE)。
固定效应模型组内估计
固定效应模型组内估计1.引言1.1 概述概述部分的内容可以从以下几个方面介绍：1. 固定效应模型的重要性和应用背景：可以介绍固定效应模型在社会科学、经济学、管理学等领域中的广泛应用。
指出固定效应模型能够帮助研究者控制个体或单位的固定特征，从而更准确地分析变量之间的关系。
2. 组内估计方法的意义和作用：说明组内估计方法在固定效应模型中的重要性。
组内估计方法主要用于对固定效应进行估计和推断，它可以有效地控制个体或单位的固定特征，减少固定效应对估计结果的影响，提高结果的准确性和可靠性。
3. 本文主要研究的内容和贡献：简要介绍本文将对固定效应模型组内估计方法进行深入研究，重点探讨其理论基础、应用效果和方法改进等方面。
本文旨在为研究者提供关于固定效应模型组内估计的全面理解，以促进相关领域的学术研究和实证分析。
总之，本部分的概述应该能够清晰地介绍固定效应模型和组内估计方法的重要性、意义以及本文的研究内容和目标，为读者提供一个整体的认识和预期。
1.2 文章结构本文将分为三个主要部分，分别是引言、正文和结论。
在引言部分，首先会对固定效应模型进行概述，介绍其基本概念和理论基础。
随后，会阐述本文的目的，即着重研究固定效应模型的组内估计方法。
最后，会简要介绍本文的结构安排，为读者提供整篇文章的整体框架。
在正文部分，首先会详细介绍固定效应模型的基本原理和应用领域。
然后，会重点探讨固定效应模型的组内估计方法，包括介绍其基本步骤和具体实施方式。
还会对组内估计方法的优缺点进行分析和讨论，以及对不同情况下的适用性进行评估。
最后，在结论部分，将对整篇文章进行总结，回顾固定效应模型的组内估计方法的重要性和应用价值。
并展望未来的研究方向，提出可能的改进和拓展，以期进一步完善和提升固定效应模型的组内估计方法的效果和精度。
通过以上的结构安排，本文将全面介绍固定效应模型的组内估计方法，帮助读者更好地理解和应用相关理论和方法。
同时，通过对固定效应模型的组内估计方法的分析和讨论，也有助于读者深入思考和探索相关领域中的具体问题和挑战。
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固定效应模型的估计原理说明————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:ﻩ固定效应模型的估计原理说明在面板数据线性回归模型中,如果对于不同的截面或不同的时间序列,只是模型的截距项是不同的，而模型的斜率系数是相同的，则称此模型为固定效应模型。
固定效应模型分为三类：1.个体固定效应模型个体固定效应模型是对于不同的纵剖面时间序列(个体）只有截距项不同的模型:2Kit i k kit it k y x u λβ==++∑(１)从时间和个体上看，面板数据回归模型的解释变量对被解释变量的边际影响均是相同的,而且除模型的解释变量之外，影响被解释变量的其他所有(未包括在回归模型或不可观测的）确定性变量的效应只是随个体变化而不随时间变化时。
检验：采用无约束模型和有约束模型的回归残差平方和之比构造F 统计量,以检验设定个体固定效应模型的合理性。
F 模型的零假设：01231:0N H λλλλ-===⋅⋅⋅==()1(1,(1)1)(1)RRSS URSS N F F N N T K URSSNT N K --=---+--+ＲR ＳＳ是有约束模型（即混合数据回归模型)的残差平方和，URSS 是无约束模型ANC ＯV A 估计的残差平方和或者L ＳDV 估计的残差平方和。
实践:一、数据:已知1996—2002年中国东北、华北、华东１5个省级地区的居民家庭人均消费(cp ，不变价格）和人均收入(ip ,不变价格）居民,利用数据（１）建立面板数据(ｐa ｎｅｌ data)工作文件;（2)定义序列名并输入数据；(3）估计选择面板模型;(4）面板单位根检验。
年人均消费（consume ）和人均收入(incom ｅ)数据以及消费者价格指数(p)分别见表1，2和3。
表1 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（元）数据人均消费 1996199719９819992CO ＮS ＵM ＥA Ｈ 3607.43 36９３．５5 ３777.41 39０1.81 423２.９84517．６5 47３6.5２ CONSU ＭE ＢJ 5729.52 6531．8１ 6970.837４９8．4８8493.49８９２2.72 10２8４．6 ＣＯNSUM ＥFJ 4248.47 4935.9５ 5181.４5 526６.69 5638.７4 6015．11 66３1.68ＣＯNSUMEHB34２4.3５4003.71383４.43 402６.3 ４３48.4７ ４４79.７5 ５069.28 ＣONSUMEH ＬＪ ３110.92 321３.４233０3.15 ３４8１．74 3８2４.44 4192．３６4462.08CO ＮSUMEJ Ｌ ３037.32 3４08.０３3449.74366１．684０２0．87 4337.２2 4973．８8CONＳUMＥJS 405７.5 ４５３３.５7 ４8８9．43５0１0.915323.18 5５32.74 ６042.6ＣONＳUMＥＪX 2９4２.11 ３1９９.6１3266.8１3482.3３3623.56 3894.51 4549.32CONSUＭELN ３493.02 ３７19．９１3８90.7４398９.９3435６.０646５4.４２5342.6４CONＳＵMENＭＧ2７6７.8４30３2.３3105．7４34６8.99 ３９27.75４195.62 48５9.８８CONSUMESＤ3770.99 ４040.63 414３.９6 45１5．05５02２5252．41 ５59６.3２ＣＯNＳUMESＨ６７63.12 ６8１9.946８6６.41８247.６9886８.19 9３36.1 104６４CONSUMESX 3035．59 3228.7１32６7.７3492.9８3９４１.87 ４1２３.014710．９6CONSUMETJ 467９.61 ５204.１5 5471.01 5８５1.536１2１．0４６９87．２27191.96CＯNＳＵMEZJ 5764.27 617０.14 62１７.9３652１.５47０20.22 7９52.39 ８7１3．08表２1996—2０02年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入(元）数据人均收入１９96 1997 1９98 1999 2INCOMEＡＨ4512.77 ４599．27 4770.47 ５0６4.6 ５２9３.55５６6８.8603２.4INCOMEBJ 7３32.01７81３．16847１.９８918２．7６10349．６9１1577.78１２4６3.92INＣOMEFJ 5172.93 ６１43.646４85．63６85９.817432.26 8313.08 91８９．36INCOMEＨB ４４42.81 4958.67 5084．6４5365.03 ５6６1.165984.８２６679.68INCOMEHLＪ3７６8.314０90．72４268.5 ４5９５．１449１2.88 5425．87 6100.56INCＯMEJL 3805.５3 4190.58 ４20６．64４4８0.01４810 5３40.46 ６260.16INＣＯMEJS ５１8５.79 5765.2 60１７.８5６５38.2 6800.2３7375．1 8１7７．6４INＣOMEJＸ３780.２４０71.32425１.42４７2０.58５１03.585506.0２6３35.64ＩNCOMEＬN 4２０７.23 4５18.1 ４617．２４4898.6１53５7.79 5797.01 6５2４.5２IＮCＯMEＮＭG ３43１.813９44.6743５3.0247７0.5３５129．0５5535．89 ６05１INＣOＭESD 4890.28 5１９0．795３80．08580８.96 ６489．9７7１01.08 ７６14.36INC ＯＭE ＳH 817８．4８ ８43８.8９ ８77３.1 109３１．64 11718.01 12883．４6 1３249.8 ＩＮC ＯＭESX３70２．6９ 398９.92 ４0９8.73 ４34２.6１ 4724.１1 5３９1.０５ 6２3４.36 ＩNC ＯM ＥTJ5967．71 ６608．39 7110.5４ 76４9.8３ ８140.5 8958.７ 93３7.５6 INCO ＭＥＺJ695５.7９73５８.7278３６．７6８427.９5９279.16１0464．67１１715.6表3 1996—200２年中国东北、华北、华东１5个省级地区的消费者物价指数二、1．输入操作: 步骤：（1）File ——New ——Ｗorkfile步骤:(2）Start ｄａte ——End ｄate ——ＯK物价指数 １９961９971９9819９９2PAH 1０9.９ １0１．3 1０0 97.8 １00.７ 100.5 ９9 P ＢＪ 111.6 １05.3 102.４ 1０0．6 103.5 １０３.１ 9８.2 P ＦＪ 105.9 1０１.7 9９．7 99.1 102．1 9８．7 9９．５ PHB １07.1 103．5 98.4 98．1 9９.７ １00.５ 99 ＰH ＬＪ 1０7.1 1０4．4 １00.4 96.8 98.3 100．8 9９．３ ＰＪＬ 1０７.2 1０3.7 99.2 98 ９8．6 1０1．3 9９.5 PJS 10９．3 １0１.7 99.4 98．7 100.1 1０0.８ ９９．2 PJX 1０8.4 102 1０1 98.６ 100.3 99.５ 100.1 ＰLN 1０７.９ 103．１ ９9.3 ９8.6 99.9 1０0 9８．９ ＰNM Ｇ 10７.6 １0４．5 ９9．3 9９.8 1０1.3 100.6 1０0.2 PSD 1０9.6 102.８ 99.4 99.3 10０.２ 101.８ 9９．3 PSH 109.2 1０2．8 10０ 101．５ 1０2.5 10０ 1０0.5 PSX 1０7.9 103.1 98．6 99.6 １03.9 ９9.8 98.4 PTJ １０9 103.1 ９9.5 98.９ 99.6 １01.2 99.6 P ＺJ107.９1０2.8９９.7９8．８10199．899.1步骤：(3）Oｂｊeｃt——Nｅw Objeｃｔ步骤：（４）Tyｐe of object——Ｐoｏl步骤:（5)输入所有序列名称步骤:（６)定义各变量点击sheeｔ—输入ｃoｎsume?incｏme？p?步骤:(７）将表1、2、３中的数据复制到Evieｗs中2.估计操作：步骤：(1）点击poolmｏdｅl——Estimate对话框说明Ｄｅpeｎdeｎt variabｌｅ：被解释变量;Comｍon：系数相同部分Crｏsｓ－ｓecｔiｏn speｃｉfic:截面系数不同部分步骤：(２）将截距项选择区选Fixed ｅfｆectｓ（固定效应）Croｓｓ-sｅｃtion:Fｉｘｅd得到如下输出结果:接下来用F 统计量检验是应该建立混合回归模型,还是个体固定效应回归模型。
0H :i αα=。
模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合回归模型）。
1H :模型中不同个体的截距项i α不同（真实模型为个体固定效应回归模型）。
对模型进行检验：0.05()115-1==7.69=.90(1)RRSS URSS N F F URSS NT N K --=>--+（4965275-2259743）（14,90）180232259743所以推翻原假设,建立个体固定效应回归模型更合理。
RRS Ｓ求法请参见E ｖiew 面板数据之混合回归模型相应的表达式为：1215596.500.6953.23592.44...230.16it it Consume Income D D D =+-+++(６.６4)(49.55)20.99,2259743r R SSE ==其中虚拟变量1215,,...,D D D 的定义是：1,1,2,...,150,i i i D =⎧=⎨⎩如果属于第个个体,其他１5个省级地区的城镇人均指出平均占收入6８.62%。
从上面的结果可以看出北京市居民的自发性消费明显高于其他地区。
2.时点固定效应模型时点固定效应模型就是对于不同的截面（时点)有不同截距的模型。
如果确知对于不同的截面,模型的截距显著不同,但是对于不同的时间序列（个体）截距是相同的，那么应该建立时点固定效应模型：2Kit t k kit it k y x u γβ==++∑（2)时点固定效应模型与个体固定效应模型的操作区别在于步骤（２）,将时间项选择区选 Pe ｒiod ：Fix ｅd(时间固定效应)得到如下结果：接下来用F 统计量检验是应该建立混合回归模型,还是个体固定效应回归模型。