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本人属于计量菜鸟，在做面板数据中遇到一些困惑，特请教各位同仁。1、关于计量模型的选择，为何有的教材或论文说在混合模型、固定效应、随机效应之间进行选择（不需要算F1\F2），而有的则说先用豪斯曼检验，看选择固 ...

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本人属于计量菜鸟，在做面板数据中遇到一些困惑，特请教各位同仁。
1、关于计量模型的选择，为何有的教材或论文说在混合模型、固定效应、随机效应之间进行选择（不需要算F1\F2），而有的则说先用豪斯曼检验，看选择固定效应还是随机效应模型，然后再用F检验看是选择混合模型、变系数还是变截距模型（需要算F1、F2），究竟哪个正确？
2、个人理解，应该是第二种。但无论是固定效应或是随机效应，在EVIEWS中都存在一个个体和时间的选项（有固定、随机和两者都无的选项），在这个地方如何勾选？
3、我现在的解释变量比较多（8个），变系数模型回归时，如果将所有变量和常数项一起放到变化项里面，显示样本不够大而无法进行。那么请问，这种情况下，变系数模型是选择一个接一个的变量系数变化还是怎样？这样导致的问题就是每次回归的结果都不一样，那么求得的S也就不一样，该如何处理？
4、同样，由于解释变量有8个，横截面31个省，时间序列为9年，这种情况下，计算F1\F2时存在一个自由度无法计算甚至为负的问题，请问是不是应该删去一些解释变量？
5、所有变量中，有2个自变量属于一阶单整序列，其余都平稳，这应该属于可以进行协整检验的宽容情况，但是协整检验又通不过，这是为什么？如果采取差分的方式，请问是只对非平稳变量差分即可，还是对所有变量都差分再协整？有的变量差分，而有的变量不差分，可以吗？如果采取对数的方式，因为我的变量主要是指比重、份额之类的，这样情况下再取对数是不是会影响其经济意义？
6、以上方法，无论是删去某些变量，还是一阶差分或取对数，无论选择什么样的回归模型（通过协整的情况下），都发现模型拟合效果不是很好。而有的模型拟合效果比较好，但其实其变量之间通不过协整检验。这里就很矛盾，是不是因为我的解释变量太多，导致共线性问题？跟我的数据都是比例有关系吗？有些变量是当地在全国总量的比重，有些变量是当地与全国均值的比重，这个有关系吗？7、由于我的数据都是比重而不是绝对数，所以拟定方程要不要采用取对数的方式？还是可以直接回归，其系数表示弹性的意思？
疑惑实在太多，等待高手解答！谢谢！

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