面板数据——固定效应or随机效应

在做公司高管特征对企业财务状况的影响，使用的是面板数据，已经控制了很多企业和高管相关的变量，有几个疑问：1、用了60多家公司，控制了很多变量，是否还要考虑个体化差异，用固定效应或随机效应等，还是简单使用OLS（因为很多文献直接用了OLS）2、随机效应结果显著，固定效应做出的结果很不显著，但是hausman检验结果应该用固定效应，我看还有的用GLS，不知道应该怎么选择 3、面板数据还需要做单位根检验，序列相关性检验吗？ 谢谢大神！

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可以使用hausman test检验ols和fixed/random差别是否显著，同样是用hausman来判断使用random还是fixed

楼主的样本量有多大？如果样本量不大，不建议控制太多变量，控制的变量越多，自由度越小，而且内生性与关联性问题越大。建议适当选取影响因变量的主要解释变量，然后采用固定效应进行回归，看是否能显著。祝好运！

个人看法：不建议用简单的OLS，因为虽然尽量控制了很多变量，但是仍然有我们无法观测到的非时变变量，所以最好还是用固定效应！直接用的应该是混合OLS（pooled ols），这个一般也可以用上，作为对比！随机效应显著，固定效应不显著，但是hausman检验建议用固定效应，我也碰到了这个问题！建议你用一阶差分试一试！每个方法有每个方法的优势和不足，最优的方法还是根据理论基础确定变量的关系，从而选择什么样的方法！方法只是一个工具，数据不同结果不同，变量多一个或少一个，结果也会出现较大差异！个人感觉以理论基础为重点，从而确定用哪种估计方法！一般不需要做单位根检验和序列相关检验，可以采用稳健的聚类估计方法！只是个人的一点看法，不一定完全正确！

1.一般情况下做面板回归时需要单位根检验的，但是具体情况还要看你的数据类型，短面板数据可以不做单位根检验，因为我看有些文献就是没有做单位根检验直接进行模型设定的。2.随机效应模型还是固定效应模型要看hausman检验的结果。3.如果随机效应模型存在序列相关、固定效应模型存在序列相关和异方差，可以用全面FGLS模型进行修正。

一般都是用固定效应的，随机效应没有考虑未观测变量对被解释变量影响。至于用哪个方法回归，一般的回归分析OLS是可以的。要考虑变量之间的内生性，做内生性检验，选择合适的工具变量，一般可以选用滞后项来作为工具变量，建议最好做个稳健性检验最后

一般T>15，需要做单位根检验，小T不需要

公司金融普遍都用固定效应

恰恰提 发表于 2017-3-11 09:19
个人看法：不建议用简单的OLS，因为虽然尽量控制了很多变量，但是仍然有我们无法观测到的非时变变量，所以最 ...

是对所有变量都做差分吗，只对一个做差分含义会改变..