一阶差分估计量适不适合随机效应模型

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大部分教材均指明随机效应的估计方法包括广义最小二乘法、组间估计量与组内估计量。
而固定效应的估计包括组内估计量、一阶差分估计量和最小二乘虚拟变量回归。
也就是说组内估计既适用于随机效应估计，也适用于固定效应。我个人觉得，一阶差分估计量
应该也适用于随机效应估计，不知大家观点如何？

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关键词：随机效应模型 一阶差分 随机效应 估计量 广义最小二乘法 模型 效应 随机 差分

within 和 Df（一阶差分）对于random effect来说都是consistant的但都不是 efficiency
所以对于random effect ,使用GLS，至于between根本就不用，因为数据样本失去很多，失去面板的意义了

同样是处理fixed effect。
考虑到efficiency， within 比Df强，所以Df基本不用
所以fixed effect要用within。