【stata高级】一个特殊的固定效应与随机效应的选择问题

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老师，你好。

问一个固定效应与随机效应模型的选择问题。

当固定效应估计结果大部分都不显著，而随机效应模型的估计结果基本都显著的时候，我应该选择哪个模型更合适（hausman检验是拒绝原假设，就是认为固定效应好）

这个模型估计的数据全国东部、中部和西部的宏观数据。

另外，随机效应估计的结果不仅显著，而且特别符合实际。我很喜欢这估计结果。

但是我不知道为什么固定效应的估计结果那么匪夷所思，我不知道如何解释这个现象。

[此贴子已经被作者于2009-4-9 21:27:11编辑过]

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关键词：STATA高级 Stata 随机效应 tata 选择问题 Stata 效应 随机 高级 选择问题

从模型的设定来看，RE的结果应该更接近Pooled OLS的估计结果，你可以验证一下。

FE虽然控制了个体效应，但也有缺陷，它把省份间的绝对差异去除了。

具体而言，假设A省在2001-2002年的平均人均GDP为1000元，2001年为800元，2002年1200元；

B省在2001-2002年的平均人均GDP为2000元，2001年为1800元，2002年2200元；

采用FE估计的时候，因为先用每一年的观察值减去组内均值，所以你看到这两个省份在“组内去心”后的数值是相同的，即

A：2001年为-200（=800-1000），2002年为200（1200-1000）

B：2001年为-200（=1800-2000），2002年为200（2200-2000）

简言之，FE关注的是组内相对差异的大小，而RE关注的是组间的差异（截面差异）。

总体而言，RE可能更符合你的研究目的。

啊，恍然大悟。

我明白很多了。这个解释角度很好。

具体来说就是我比较的是东部、中部和西部三个地区的绝对差异。

而不是fe变换后的相对差异。

多谢老师。