R 面板分析为何无截距（固定效应模型）

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用R做面板分析，为何固定效应模型（fixed effect）没有给出截距项的结果，而随机效应模型又给出截距项的结果。
固定效应：

1. grun.fe<-plm(inv~value+capital,data=Grunfeld,model="within")
   
2. summary(grun.fe)
   
3. 
   
4. Oneway (individual) effect Within Model
   
5. 
   
6. Call:
   
7. plm(formula = inv ~ value + capital, data = Grunfeld, model = "within")
   
8. 
   
9. Balanced Panel: n=10, T=20, N=200
   
10. 
    
11. Residuals :
    
12.     Min.  1st Qu.   Median  3rd Qu.     Max.
    
13. -184.000  -17.600    0.563   19.200  251.000
    
14. 
    
15. Coefficients :
    
16.         Estimate Std. Error t-value  Pr(>|t|)   
    
17. value   0.110124   0.011857  9.2879 < 2.2e-16 ***
    
18. capital 0.310065   0.017355 17.8666 < 2.2e-16 ***
    
19. ---
    
20. Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
    
21. 
    
22. Total Sum of Squares:    2244400
    
23. Residual Sum of Squares: 523480
    
24. R-Squared      :  0.76676
    
25.       Adj. R-Squared :  0.72075
    
26. F-statistic: 309.014 on 2 and 188 DF, p-value: < 2.22e-16

复制代码

随机效应：

1. > grun.re<-plm(inv~value+capital,data=Grunfeld,model="random")
   
2. > summary(grun.re)
   
3. Oneway (individual) effect Random Effect Model
   
4.    (Swamy-Arora's transformation)
   
5. 
   
6. Call:
   
7. plm(formula = inv ~ value + capital, data = Grunfeld, model = "random")
   
8. 
   
9. Balanced Panel: n=10, T=20, N=200
   
10. 
    
11. Effects:
    
12.                   var std.dev share
    
13. idiosyncratic 2784.46   52.77 0.282
    
14. individual    7089.80   84.20 0.718
    
15. theta:  0.8612  
    
16. 
    
17. Residuals :
    
18.    Min. 1st Qu.  Median 3rd Qu.    Max.
    
19. -178.00  -19.70    4.69   19.50  253.00
    
20. 
    
21. Coefficients :
    
22.               Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)   
    
23. (Intercept) -57.834415  28.898935 -2.0013  0.04674 *  
    
24. value         0.109781   0.010493 10.4627  < 2e-16 ***
    
25. capital       0.308113   0.017180 17.9339  < 2e-16 ***
    
26. ---
    
27. Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
    
28. 
    
29. Total Sum of Squares:    2381400
    
30. Residual Sum of Squares: 548900
    
31. R-Squared      :  0.7695
    
32.       Adj. R-Squared :  0.75796
    
33. F-statistic: 328.837 on 2 and 197 DF, p-value: < 2.22e-16

复制代码

我用同样的数据在Stata也跑了一遍，结果是一样的，但Stata给出了固定效应模型的截距项的结果。

请问如何在R中得到截距项的结果。

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关键词：固定效应模型 固定效应 无截距 coefficients fixed effect 分析

> library(plm)
> data(Grunfeld)
> grun.fe1<-plm(inv~value+capital,data=Grunfeld,model="within",type="dmean")
> summary(fixef(grun.fe1,type="level"))
    Estimate Std. Error t-value  Pr(>|t|)   
1   -70.2967    49.7080 -1.4142   0.15730   
2   101.9058    24.9383  4.0863 4.383e-05 ***
3  -235.5718    24.4316 -9.6421 < 2.2e-16 ***
4   -27.8093    14.0778 -1.9754   0.04822 *  
5  -114.6168    14.1654 -8.0913 6.661e-16 ***
6   -23.1613    12.6687 -1.8282   0.06752 .  
7   -66.5535    12.8430 -5.1821 2.194e-07 ***
8   -57.5457    13.9931 -4.1124 3.915e-05 ***
9   -87.2223    12.8919 -6.7657 1.327e-11 ***
10   -6.5678    11.8269 -0.5553   0.57867   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
> summary(fixef(grun.fe1,type="dmean"))
    Estimate Std. Error t-value  Pr(>|t|)   
1   -11.5528    49.7080 -0.2324  0.816217   
2   160.6498    24.9383  6.4419 1.180e-10 ***
3  -176.8279    24.4316 -7.2377 4.565e-13 ***
4    30.9346    14.0778  2.1974  0.027991 *  
5   -55.8729    14.1654 -3.9443 8.003e-05 ***
6    35.5826    12.6687  2.8087  0.004974 **
7    -7.8095    12.8430 -0.6081  0.543136   
8     1.1983    13.9931  0.0856  0.931758   
9   -28.4783    12.8919 -2.2090  0.027174 *  
10   52.1761    11.8269  4.4116 1.026e-05 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>
楼主要计算截距，只需要第一个的固定效应与第二个固定效应相减
如   -70.2967-（-11.5528）=101.9058 -160.6498

非常感谢！！！！

ywh19860616 发表于 2011-8-27 20:29
> library(plm)
> data(Grunfeld)
> grun.fe1 summary(fixef(grun.fe1,type="level"))

谢了，最近也在想这个事呢

收藏啦！

ywh19860616 发表于 2011-8-27 20:29
> library(plm)
> data(Grunfeld)
> grun.fe1 summary(fixef(grun.fe1,type="level"))

你好 请问你们是重复做Grunfeld的那个例子得出的结论吗？
Grunfeld是什么呢
做固定效应检验应该输入什么命令呢？
麻烦解答一下
查了一个晚上都没查到
谢谢了

danta2012 发表于 2013-11-5 23:56
你好 请问你们是重复做Grunfeld的那个例子得出的结论吗？
Grunfeld是什么呢
做固定效应检验应该输入什么 ...

http://rss.acs.unt.edu/Rdoc/library/Ecdat/html/Grunfeld.html

ywh19860616 发表于 2011-8-27 20:29
> library(plm)
> data(Grunfeld)
> grun.fe1 summary(fixef(grun.fe1,type="level"))

好贴                             

原帖地址：http://r.789695.n4.nabble.com/I-need-intercept-in-plm-model-td4654212.html
a fixed effects (within) model does not have a single intercept: it has N. I suggest you have another look at FE models' theory.
Some confusion often stems from Stata (misleadingly, IMHO) reporting an "intercept" which is actually the average of the individual intercepts, which you can recover in R as 'mean(fixef(<yourmodel>))'. Remember, though, that this isn't "the intercept" of the estimated model in the usual sense of the term. If you "need" an intercept, then you must review your specification.

ywh19860616 发表于 2011-8-27 20:29
> library(plm)
> data(Grunfeld)
> grun.fe1 summary(fixef(grun.fe1,type="level"))

只能这样得到截距项吗？