固定效应 随机效应 组内估计量 组间估计量 GLS的关系

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       RT，固定效应和随机效应是在面板模型中关于扰动项的不同设定。二者都假定扰动项由两部分组成，一部分随时间也随个体而变，另一部分只随个体而变不随时间而变，所以反映了个体效应。
      
      随机效应说，这个个体差异部分的扰动项和解释变量不相关（外生），因此直接ols估计也可以得到一致估计，但是可以证明，这时候协方差矩阵不满足球形扰动，所以这样的估计不是有效率的，需要通过gls估计。
     
      固定效应说，这个个体差异部分的扰动项和解释变量相关（内生性），这就是典型的内生性问题，这时候按照上述方法直接估计的结果是不一致的。通过组内离差消除掉这个不随时间而变的麻烦的东西，就可以得到一致估计了。
      
     总结一下，当个体效应是外生的时候，固定效应和随机效应估计都是一致的，但随机效应更有效；当个体效应是内生的时候，随机效应的估计是不一致的，但固定效应是一致的。所以固定效应比较稳健。
      
     我们可以根据“个体效应是外生的时候，固定效应和随机效应估计都是一致的”来构建统计量进行检验到底个体效应是不是外生的，因此如果是，那么这两个估计的差应该很小。这就是典型的检验内生性的方法，豪斯曼检验。



       PS：链接：http://www.zhihu.com/question/22455940/answer/78133248

——————————————————————2016年1月21日14:00:37

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关键词：固定效应 随机效应 估计量 question Answer 模型

挺好，感谢

和被解释变量相关才叫内生性吧~
个体效应与其他解释变量相关时，会导致OLS估计有偏且不一致，采用LSDV相当于克服遗漏变量问题。
LSDV的估计结果和去组内均值法得到的结果相同。

FE也被称为LSDV，两者的计算结果相同。使用LSDV方法的好处是可以得到对个体异质性的估计，缺点是必须引入很多虚拟变量。
内生性不仅仅是指和解释变量相关，还要和解释变量共同影响被解释变量才可以。

说的很清晰了，感谢楼主搬运，也感谢层主们完善这个说法！
很受益