固定效应和随机效应的区别 - 计量经济学与统计软件

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楼主

tangbaoqing 发表于 2012-3-23 20:22:03 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文

5论坛币

请问谁能够用简单的语言来说明面板数据模型中固定效应和随机效应的区别？悬赏5个论坛币！

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真皮猫查看完整内容

考虑以下panel data模型 Y(it)=a+b*X(it)+U(i)+e(it) Y(it) 是被解释变量，X(it)是解释变量，U(i)是个体因素（individual effects）, e(it) 是误差项。 Random Effect 和 fixed effect 的区别就在于关于U(i)的假设。要理解这一点，首先要知道为什么要引入这个individual effect U(i). 考虑以下简单的模型：假如 Y(it) 是样本中第i个人在时间t的工资，而X(it)是样本中第i个人在时间t的教育水平（以受教育年为单位，如 ...

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关键词：固定效应随机效应面板数据模型 5个论坛币面板数据模型

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xuewuhenqqqq 发表于3楼查看完整内容

方差分析主要有三种模型：即固定效应模型（fixed effects model），随机效应模型（random effects model），混合效应模型（mixed effects model）。所谓的固定、随机、混合，主要是针对分组变量而言的。固定效应模型，表示你打算比较的就是你现在选中的这几组。例如，我想比较3种药物的疗效，我的目的就是为了比较这三种药的差别，不想往外推广。这三种药不是从很多种药中抽样出来的，不想推广到其他的药物，结论仅限于这三种 ...

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· 计量.统计精彩问答|主题: 12506, 订阅: 52

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沙发

真皮猫 发表于 2012-3-23 20:22:04 |只看作者 |坛友微信交流群

考虑以下panel data模型
Y(it)=a+b*X(it)+U(i)+e(it)

Y(it) 是被解释变量，X(it)是解释变量，U(i)是个体因素（individual effects）, e(it) 是误差项。

Random Effect 和 fixed effect 的区别就在于关于U(i)的假设。

要理解这一点，首先要知道为什么要引入这个individual effect U(i).

考虑以下简单的模型：假如 Y(it) 是样本中第i个人在时间t的工资，而X(it)是样本中第i个人在时间t的教育水平（以受教育年为单位，如果小学就是6，中学就是9，高中就是12，大学就是16）。影响个人工资的除了教育水平以外最重要的因素是什么呢？个人能力（对，我知道是"关系"，但我们假设是个人能力。）这里的U(i)就是个人的能力 --- 虽然不能被观测到，但显然对个人工资有影响。而且 U(i) 对于每个人来说是不随时间改变而改变的---比如智商。

Random Effect 假设这个U(i)和 X(it) 是不关联的（uncorrelated），或者说，假设个人的教育水平是跟个人智商和能力是无关的，那么我们可以把U(i)当作误差项的一部分直接用OLS就可以估计以上模型了。

但是我们知道个人能力显然是跟教育水平有关系的---一般来说，个人能力越强，那么受教育的水平越高。如果random effect 的假设站不住脚，那么用OLS来估计这个模型就是不合理的。

而 Fixed Effect的假设是允许U(i)和 X(it)有关联的，这是一个显然更合理的假设，因此现在实证中使用的大都是fixed effect, 做random effect的话别人一般会质疑你的假设跟结论的。

总之，用 fixed effect 是更保险的方法。

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藤椅

bwpnew 发表于 2012-3-24 11:44:01 |只看作者 |坛友微信交流群

查一下badi的书（有中译本，白仲林翻译）或白仲林的面板书。不过按照甘犁的说法，固定效应更具有可解释性，所以一般不主张用随机效应。

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板凳

xuewuhenqqqq 发表于 2012-3-24 19:24:05 |只看作者 |坛友微信交流群

方差分析主要有三种模型：即固定效应模型（fixed effects model），随机效应模型（random effects model），混合效应模型（mixed effects model）。
所谓的固定、随机、混合，主要是针对分组变量而言的。
固定效应模型，表示你打算比较的就是你现在选中的这几组。例如，我想比较3种药物的疗效，我的目的就是为了比较这三种药的差别，不想往外推广。这三种药不是从很多种药中抽样出来的，不想推广到其他的药物，结论仅限于这三种药。“固定”的含义正在于此，这三种药是固定的，不是随机选择的。
随机效应模型，表示你打算比较的不仅是你的设计中的这几组，而是想通过对这几组的比较，推广到他们所能代表的总体中去。例如，你想知道是否名牌大学的就业率高于普通大学，你选择了北大、清华、北京工商大学、北京科技大学4所学校进行比较，你的目的不是为了比较这4所学校之间的就业率差异，而是为了说明他们所代表的名牌和普通大学之间的差异。你的结论不会仅限于这4所大学，而是要推广到名牌和普通这样的一个更广泛的范围。“随机”的含义就在于此，这4所学校是从名牌和普通大学中随机挑选出来的。

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报纸

xuewuhenqqqq 发表于 2012-3-24 19:25:07 |只看作者 |坛友微信交流群

怎么不给币币呀？

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地板

xuewuhenqqqq 发表于 2012-3-25 18:42:38 |只看作者 |坛友微信交流群

你下载我下面的一个附件就好，我定价5个论坛币。

绿.jpg (143.06 KB, 需要: 5 个论坛币)

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7楼

索玲儿 发表于 2012-8-8 17:42:39 |只看作者 |坛友微信交流群

其实关键就是看误差项是否和解释变量相关，固定效应可以相关，随机相应则不相关。

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8楼

索玲儿 发表于 2012-8-8 17:43:40 |只看作者 |坛友微信交流群

楼上答是直接百度的吧。。。好像不是很重点。

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9楼

少来风

发表于 2013-5-5 21:14:13 |只看作者 |坛友微信交流群

从上述的分析可以发现固定效应模型和随机效应模型之间最大的不同就在于其基本假设即个体不随时间改变的变量是否与所预测的或自变量相关。[8]固定效应模型认为包含个体影响效果的变量是内生的而与此相反随机效应模型是假设全部的包含个体随机影响的回归变量是外生的Mundlak1978。[7]在模型中变量的引入上固定效应模型默认了那些不随时间变化而变化的自变量不会对因变量造成影响因而不允许这类变量出现在模型之中随机效应模型则认为表示某些个体特征的但不随时间变化而变化的自变量能够对因变量造成影响允许这类变量引入到模型之中。在假定了解释变量是外生性的情况下固定效应模型中的估计量是无偏的。与一阶差分法一样固定效应通过一个变换把非观察效应消除掉了也正是其允许与任意时期内的解释变量随意相关才导致任何不随时间变化而变化的解释变量也会随之消除。固定效应自由度问题。此外当面板数据中某一对象只有一个截面则在固定效应模型中起不到作用。即仅具有一时期的样本会被忽略而造成耗损。当有足够的理由相信非观察效应与所有解释变量都无关时随机效应模型则更为合理。理想的随机效应模型假设包含了所有的固定效应假设之外又假定与所有时期任意解释变量无关

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10楼

少来风

发表于 2013-5-5 21:21:15 |只看作者 |坛友微信交流群

在模型中变量的引入上固定效应模型默认了那些不随时间变化而变化的自变量不会对因变量造成影响因而不允许这类变量出现在模型之中随机效应模型则认为表示某些个体特征的但不随时间变化而变化的自变量能够对因变量造成影响允许这类变量引入到模型之中。

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