面板数据模型中常数项的t统计量过大的问题

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  做了几个面板数据固定效应模型，发现结果中常数项的t统计量有20左右，而在有的模型中达到了百位数，t统计量如此之大，请问，问题出现在哪里？t统计量在什么范围内才算合理呢？后面我加入了时间的虚拟变量或者用差分广义矩方法估计，t统计量才减少很多，请问这样做有什么问题吗？还有其他解决方案吗？

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关键词：面板数据模型 面板数据 数据模型 T统计量 统计量 模型 统计

我觉得应该没有什么问题，就是差分后会忽略一些观察信息。你看看再做个two-way fixed model。

throndon 发表于 2013-8-17 20:19
我觉得应该没有什么问题，就是差分后会忽略一些观察信息。你看看再做个two-way fixed model。

通过加入时间的虚拟变量，就是你说的two-way fixed model ，使常数项的统计量减少了很多

hubifeng？ 发表于 2013-8-17 20:39
通过加入时间的虚拟变量，就是你说的two-way fixed model ，使常数项的统计量减少了很多

应该不是同一个模型吧。two-way fixed model是在扰动项的设置上除了个体效应外增加了时间效应

不过一般情况下，如果T很小只有几期的时候不建议做two-way fixed model

你再想想是否存在重要的变量被遗漏了

throndon 发表于 2013-8-17 20:51
你再想想是否存在重要的变量被遗漏了

这也是可能的原因，其实我只是想找找出现这种结果的原因有多少，以及相应的解决方法