对面板数据建模要考虑哪些问题(面板数据对数处理)

导语：对面板数据的理解 （上）

对几种面板数据模型的理解

1.混合效应模型 pooled model

就是所有的省份，都是相同，即同一个方程 ，截距项和斜率项都相同

yit=c+bxit+ᵋit c 与b 都是常数

2.固定效应模型fixed-effect model 和随机效应模型random-effects model

就是所有省份，既有相同的部分，即斜率项都相同；也有不同的部分，即截距项不同。

2.1 固定效应模型 fixed-effect model

yit=ai+bxit+ᵋit cov(ci,x

0

固定效应方程隐含着跨组差异可以用常数项的不同刻画。每个ai都被视为未知的待估参数。xit中任何不随时间推移而变化的变量都会模拟因个体而已的常数项

2.2 随机效应模型 random-

cts mode

yit=a+ui+bxi

t cov(a+

it)=0

A是一个常数项，是不可观察

均值，ui为第i

随机差异性，不随时间变化

3 变系数模型Variable Coefficient Models(变系数也分固定效应和随机效应)

每一个组，都采用一个方程进行估计。就是所有省份的线性回

截距项和斜率项都

yit=ui+

t+ᵋit

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。如果是考察各个省份，历年的收入对消费影响。则各个省份的回归方程就完全相同，无论是截距，还是斜率。

2.随机效应模型和固定效应模型在斜率项都是相同的，都是截距项不同。区别在于截距项和自变量是否相关，不相关选择随机效应模型，相关选择固定效应模型。则说明各个省份的回归方程，斜率相同，差别的是截距项，即平移项。

3 .变系数模型，就是无论是截距项，还是系数项，对于不同省份，每个省份都有一个回归方程，都一个最适合自己的回归方程，完全不管整体。每个省份的回归方程与其他省份的，无论在斜率上，还是截距上都不相同。

总之，从混合估计模型，到变截距模型，再到变系数模型，考察省份是从完全服从整体和没有个性（回归方程是从整体角度而定的和估计的，是一刀切的，是完全没有差异性和个性的，完全牺牲自我），到随心所欲和完全个性化（每个省份都有一个最适合自己的回归方程）。即从完全无个性而言到完全有个性。

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