面板数据分析中固定效应和随机效应的估计结果完全一致，与OLS差别不大

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我在做一组300多万观测值的面板数据，是500个体*6000时间观测值的数据，个体是从几十万个样本中随机抽取的，但是总规模还是达到300W的观测值。已经做了F检验显示使用个体差异模型，Hausman检验显示随机效应。
但是我在做回归的过程中发现，不管固定效应还是随机效应，也就是不管fixed还是random，对于一些控制变量的回归结果都是一样的，其标准差都完全相同。这是其一，其二是估计个体固定效应的时候，我发现所有个体固定效应的标准差也都是完全一样的。
请问，有可能是哪方面的问题，是计量模型还是数据还是软件的问题？

结果如下：
random
(Intercept)                  4.0269598  0.0872270   46.1664 < 2.2e-16 ***
summerD                     -0.1653968  0.0074957  -22.0654 < 2.2e-16 ***
log(price)                  -0.0622152  0.0051529  -12.0739 < 2.2e-16 ***
holiday                      0.4657282  0.0019272  241.6604 < 2.2e-16 ***
weekend                      0.1955685  0.0021547   90.7627 < 2.2e-16 ***

fixed
summerD                     -0.1653968  0.0074957  -22.0654 < 2.2e-16 ***
log(price)                  -0.0622152  0.0051529  -12.0739 < 2.2e-16 ***
holiday                      0.4657282  0.0019272  241.6604 < 2.2e-16 ***
weekend                      0.1955685  0.0021547   90.7627 < 2.2e-16 ***

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请将所有指令与结果发出来，以供判断！

黃河泉 发表于 2018-7-31 09:12
请将所有指令与结果发出来，以供判断！

因为是用R做的，唯一的区别就是选择效应时是within还是random，其他指令完全相同。

xyang173 发表于 2018-7-31 11:27
因为是用R做的，唯一的区别就是选择效应时是within还是random，其他指令完全相同。

那你是不是问题地方了？这边是 Stata 论坛。

黃河泉 发表于 2018-7-31 11:42
那你是不是问题地方了？这边是 Stata 论坛。

R里面全都是做商业分析的，跟回归搭不上边，这是个计量问题，所以我在这问的。

这里用的是stata，可以贴出命令和结果，便于判断。
你用的R，也可以把命令和结果贴出来，不过最好还是去R哪里问。 这不是计量问题，是软件运行问题