混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型的区别是什么

关键词：混合ols 固定效应,固定效应还是混合ols,stata随机效应模型,面板数据随机效应模型

混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型的区别是什么？

1.混合估计模型就是各个截面估计方程的 截距和斜率项都一样，也就是说回归方程估计结果在截距项和斜率项上是一样的
2.随机效应模型和固定效应模型则认为回归方程估计结果在截距项和斜率项上是不一样的，所以你可以选择变截距模型，也可以选择变系数模型
3.随机效应和固定效应模型的区别在于，随机效应模型认为误差项和解释变量不相关，而固定效应模型认为误差项和解释变量是相关的

那平时做面板数据分析的时候是三者则其一，还是可以则其二啊？我看到一个研究同时用了混合模型和固定效应模型

解答：用一个就可以了，你要先进行方法检验啊，用eviews可以检验面板数据适用于混合估计法还是固定效应法
然后再进行豪斯曼检验，确定是用固定效应模型还是随机效应模型
stata也可以，不过我不会用stata

随机效应和固定效应模型的区别在于，随机效应模型认为误差项和解释变量不相关，而固定效应模型认为误差项和解释变量是相关的？？

解答：其实他们的名字应该叫非相关效应模型，一个叫相关效应模型，正因为这样，他们与OLS法不同

其实，我已经讲得很通俗了，你要是看文献，估计看的更晕，看我的附件里这两个讲得很清楚

随机效应和固定效应模型的区别在于，随机效应模型认为误差项和解释变量不相关，而固定效应模型认为误差项和解释变量是相关

解答：混合模型被定义为
y_(i,t)=α+X_(i,t) β+ε_(i,t),i=1,2,…,N;  t=1,2,…,T
其中y_(i,t)为被回归变量（标量），α为截距项，X_(i,t)为k×1阶回归变量列向量（包括k个回归量），β为k×1阶回归系数列向量，ε_(i,t)为误差项（标量）。混合模型的特点是无论对任何个体和界面，回归系数α和β都相同。如果模型是正确设定的，解释变量与误差项不相关，即Cov(X_(i,t),ε_(i,t) )=0。那么无论是N→∞，还是T→∞，模型参数的混合最小二乘估计量（Pooled OLS）都是一致估计量。
4.2.2 个体固定效应模型
个体固定效应模型被定义为
y_(i,t)=α_i+X_(i,t) β+ε_(i,t),i=1,2,…,N;t=1,2,…,T
其中α_i是随机变量，表示对于i个个体有i个不同的结局想，且其变化与X_(i,t)有关系；X_(i,t)为k×1阶回归变量列向量（包括k个回归量），β为k×1阶回归系数列向量，对于不同个体回归系数相同，y_(i,t)为被回归变量（标量），ε_(i,t)为误差项（标量），则称此模型为个体固定效应模型。
4.2.3随机效应模型
随机效应模型被定义为
y_(i,t)=α_(i,t)+X_(i,t) β+ε_it,i=1,2,…,N;t=1,2,…,T
如果α_(i,t)为随机变量，其分布与X_(i,t)无关；X_(i,t)为k×1阶回归变量列向量（包括k个回归量），β为k×1阶回归系数列向量，对于不同个体回归系数相同，y_(i,t)为被回归变量（标量），ε_it为误差项（标量）。

至于三个模型的选择，一般需要使用检验方法进行确定。具体步骤如下：
（1）首先判断采用固定效用模型还是混合效应模型
首先对模型进行固定效应模型回归，再进行LR检验，若检验结果显著则属于固定效应模型，否则属于混合效应模型；
（2）在此基础上，判断采用固定效应模型or随机效应模型
首先对模型进行随机效应模型回归，再进行Hausman检验，如果结果显著，则属于固定效应模型，否则属于随机效应模型。
至于LR检验和Hausman检验，操作比较简单，不做赘述。

一般来说判断方法是根据I2来确定。
1.就是根据I2值 来决定模型的使用，大部分认为＞50%，存在异质性，使用随机效应模型，≤50%，用固定效应模型，有了异质性，通过敏感性分析，或者亚亚组分析，去探求 异质性的来源，但是这两者都是定性的，不一定能找到，即使你做了，研究数目多的话，可以做个meta回归来找异质性的来源
2.在任何情况下都使用随机效应模型，因为如果异质性很小，那么随即和固定效应模型最终合并结果不会有很大差别，当异质性很大时，就只能使用随机效应模型，所以可以说，在任何情况下都使用随机效应模型
3.还有一种，看P值，一般推荐P的界值是0.1，但现在大部分使用0.05，就是说P＞0.05，用固定，≤0.05用随机效应模型。

转载请注明：数据分析 » 混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型的区别是什么