什么叫固定效应模型

固定效应模型是一种面板数据分析方法。

固定效应模型，即固定效应回归模型，简称FEM，是一种面板数据分析方法。它是指实验结果只想比较每一自变项之特定类目或类别间的差异及其与其他自变项之特定类目或类别间交互作用效果。

而不想依此推论到同一自变项未包含在内的其他类目或类别的实验设计。固定效应回归是一种空间面板数据中随个体变化但不随时间变化的一类变量方法。

固定效应模型的分类：

1、个体固定效应模型：

个体固定效应模型是对于不同的时间序列只有截距项不同的模型，从时间和个体上看，面板数据回归模型的解释变量对被解释变量的边际影响均是相同的，而目除模型的解释变量之外，影响被解释变量的其他所有确定性变量的效应只是随个体变化而不随时间变化。

2、时点固定效应模型：

时点固定效应模型就是对于不同的截面有不同截距的模型。如果确知对于不同的截面，模型的截距显著不同，但是对于不同的时间序列截距是相同的，那么应该建立时点固定效应摸型：

3、时点个体固定效应模型：

时点个体固定效应模型就是对于不同的截面、不同的时间序列都有不同截距的模型。如果确知对于不同的截面、不同的时间序列模型的截距都显著不相同，那么应该建立时点个体固定效应模型。

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具体估计方法如下，顺便包含了混合估计、固定效应和随机效应的估计方法，详细的可靠的是固定效应：

一、混合估计模型：

reg cp ip

二、固定效应模型

1.个体固定效应模型：

tsset id year

xtreg Y X, fe 或者xtreg Y X , fe i(id)

针对个体固定效应（H0：不存在个体固定效应）的F检验自动生成，如果p<=10%则应该选择个体固定效应。

2.时刻固定效应模型：

（1）麻烦的间接方法

tsset id year

xi:reg Y X i.year

对于时间固定效应模型的检验不是很直接，要用wald检验，相应的命令为：

建设是四年数据，时间虚变量为_Iyear_2、 _Iyear_3、 _Iyear_4，那么wald检验

test _Iyear_2=_Iyear_3= _Iyear_4

test _Iyear_2=_Iyear_3= _Iyear_4=0

（2）巧妙的方法

这个方法有点麻烦，后来论坛中有人聪明的提出一种方法，让人眼前一亮，就是将时间和截面变量交换位置，之前得到的是个体固定效应，之后就是时间固定效应，具体如下：

tsset year id

xtreg Y X,fe

针对时期固定效应（H0：不存在时期固定效应）的F检验自动生成。

我刚开始对此方法不是很有信心，最后自己将其与第一种方法做了对比发觉，估计的参数值和其他统计量均为一致性，因此推荐后面这种方法。　

（3）直接的方法

参照个体固定效应的方法，我们再推荐一种简便直接方法：

tsset id year

xtreg Y X ,fe i(year)

针对时期固定效应（H0：不存在时期固定效应）的F检验自动生成。

比较三种方法，第二、三种方法更为直接和有效，第一种与他们的区别还有一点就是常数项估计值不同，而第二种方法缺乏理论依据和现实做的人比较少，因此综合来看，第三种方法最为有效和直接。　

3.时刻个体双固定效应模型　

实际上连玉君讲义中的时间效应（人大经济论坛出的stata论文专题讲义的p230）是时间个体双固定效应，可以这样理解fe只是固定个体效应，比如在个体固定效应模型中，输入fe和输入fe i(id)，得到的F值和p值均一致，另外从stata命令的中看sigma_u：panel-level standard deviation，F_f：F for u_i=0，均在说个体效应问题而时间效应已经通过设置时间虚拟变量进行了控制。具体方法如下

两种方法。

1.

看F值:F检验原假设:所有ui都为0。由于F检验的p值为0.0000,所以强烈拒绝原假设,认为FE优于混合回归。缺点:没有使用稳健标准误,F检验不有效,因此使用LSDV法。

2.

LSDV法:大多数个体虚拟变量都很显著(p值为0.000),可以拒绝所有个体虚拟变量都为0的原假设,即认为存在个体固定效应,不使用混合回归。

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