请教：如果tobit 固定效应模型估计有偏 应该怎么办？

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面板数据模型，因变量有很多真实的0值，审稿人建议用tobit处理，但是模型本身需要考虑within firm difference，即固定效应模型比较合适。Greene等人的文章都说明了 tobit+fixed effect 估计有偏，需要用random effect,这时候应该如何设置模型比较合理？用OLS固定效应模型就不能处理censored data问题，如果用TOBIT+random effect就不能很好的考虑within firm difference. 请求大家给予意见。

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关键词：固定效应模型 Tobit 模型估计 固定效应 怎么办 difference within 因变量 文章 模型

遇到同样问题，请问你解决了吗？

目前似乎没有更好地解决办法，只能用 random effect Tobit 了。