固定效應與隨機效應的比較

1、方差分析主要有三種模型：即固定效應模型（fixedeffectsmodel），隨機效應模型（romeffectsmodel），混合效應模型（mixedeffectsmodel）。所謂的固定、隨機、混合，主要是針對分組變量而言的。固定效應模型，表示你打算比較的就是你現(xiàn)在選中的這幾組。例如，我想比較3種藥物的療效，我的目的就是為了比較這三種藥的差別，不想往外推廣。這三種藥不是從很多種藥中抽樣出來的，不想推廣到其他的藥物，結(jié)論僅限于這三種藥。

2、“固定”的含義正在于此，這三種藥是固定的，不是隨機選擇的。隨機效應模型，表示你打算比較的不僅是你的設計中的這幾組，而是想通過對這幾組的比較，推廣到他們所能代表的總體中去。例如，你想知道是否名牌大學的就業(yè)率高于普通大學，你選擇了北大、清華、北京工商大學、北京科技大學4所學校進行比較，你的目的不是為了比較這4所學校之間的就業(yè)率差異，而是為了說明他們所代表的名牌和普通大學之間的差異。你的結(jié)論不會僅限于這4所大學，而是要推廣到名牌和普通這樣的一

3、個更廣泛的范圍?！半S機”的含義就在于此，這4所學校是從名牌和普通大學中隨機挑選出來的?；旌闲Ｐ途捅容^好理解了，就是既有固定的因素，也有隨機的因素。一般來說，只有固定效應模型，才有必要進行兩兩比較，隨機效應模型沒有必要進行兩兩比較，因為研究的目的不是為了比較隨機選中的這些組別。固定效應和隨機效應的選擇是大家做面板數(shù)據(jù)常常要遇到的問題，一個常見的方法是做huasman檢驗，即先估計一個隨機效應，然后做檢驗，如果拒絕零假設，則可以使用固定

4、效應，反之如果接受零假設，則使用隨機效應。但這種方法往往得到事與愿違的結(jié)果。另一個想法是在建立模型前根據(jù)數(shù)據(jù)性質(zhì)確定使用那種模型，比如數(shù)據(jù)是從總體中抽樣得到的，則可以使用隨機效應，比如從N個家庭中抽出了M個樣本，則由于存在隨機抽樣，則建議使用隨機效應，反之如果數(shù)據(jù)是總體數(shù)據(jù)，比如31個省市的Gdp，則不存在隨機抽樣問題，可以使用固定效應。同時，從估計自由度角度看，由于固定效應模型要估計每個截面的參數(shù)，因此隨機效應比固定效應有較大的自由度

5、.固定效應模型固定效應模型（fixedeffectsmodel）的應用前提是假定全部研究結(jié)果的方向與效應大小基本相同，即各獨立研究的結(jié)果趨于一致，一致性檢驗差異無顯著性。因此固定效應模型適用于各獨立研究間無差異，或差異較小的研究。固定效應模型是指實驗結(jié)果只想比較每一自變項之特定類目或類別間的差異及其與其他自變項之特定類目或類別間交互作用效果，而不想依此推論到同一自變項未包含在內(nèi)的其他類目或類別的實驗設計。例如：研究者想知道教師的認知類型

6、在不同教學方法情境中，對兒童學習數(shù)學的效果有何不同，其中教師和學生的認知類型，均指場地依賴型和場地獨立型，而不同的教學方法，則指啟發(fā)式、講演式、編序式。當實驗結(jié)束時，研究者僅就兩種類型間的交互作用效果及類型間的差異進行說明，而未推論到其他認知類型，或第四種教學方法。象此種實驗研究模式，即稱為固定效果模式。與本詞相對者是隨機效應模型（romeffectmodel）、混合效應模型（mixedeffectmodel）。隨機效應模型romeff

7、ectsmodels隨機效應模型(romeffectsmodels)是經(jīng)典的線性模型的一種推廣，面板數(shù)據(jù)分析方法步驟步驟一：分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性（單位根檢驗）按照正規(guī)程序，面板數(shù)據(jù)模型在回歸前需檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。李子奈曾指出，一些非平穩(wěn)的經(jīng)濟時間序列往往表現(xiàn)出共同的變化趨勢，而這些序列間本身不一定有直接的關(guān)聯(lián)，此時，對這些數(shù)據(jù)進行回歸，盡管有較高的R平方，但其結(jié)果是沒有任何實際意義的。這種情況稱為虛假回歸或偽回歸（spuriousregre

8、ssion）。他認為平穩(wěn)的真正含義是：一個時間序列剔除了不變的均值（可視為截距）和時間趨勢以后，剩余的序列為零均值，同方差，即白噪聲。因此單位根檢驗時有三種檢驗模式：既有趨勢又有截距、只有截距、以上都無。因此為了避免偽回歸，確保估計結(jié)果的有效性，我們必須對各面板序列的平穩(wěn)性進行檢驗。而檢驗數(shù)據(jù)平穩(wěn)性最常用的辦法就是單位根檢驗。首先，我們可以先對面板序列繪制時序圖，以粗略觀測時序圖中由各個觀測值描出代表變量的折線是否含有趨勢項和（或）截距

9、項，從而為進一步的單位根檢驗的檢驗模式做準備。單位根檢驗方法的文獻綜述：在非平穩(wěn)的面板數(shù)據(jù)漸進過程中LevinLin(1993)很早就發(fā)現(xiàn)這些估計量的極限分布是高斯分布這些結(jié)果也被應用在有異方差的面板數(shù)據(jù)中并建立了對面板單位根進行檢驗的早期版本。后來經(jīng)過Levinetal.(2002)的改進提出了檢驗面板單位根的LLC法。Levinetal.(2002)指出該方法允許不同截距和時間趨勢異方差和高階序列相關(guān)適合于中等維度(時間序列介于25

10、～250之間截面數(shù)介于10～250之間)的面板單位根檢驗。Imetal.(1997)還提出了檢驗面板單位根的IPS法但Breitung(2000)發(fā)現(xiàn)IPS法對限定性趨勢的設定極為敏感并提出了面板單位根檢驗的Breitung法。MaddalaWu(1999)又提出了ADFFisher和PPFisher面板單位根檢驗方法。由上述綜述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADFFisher和PPFisher5種方法進行面板單位根

11、檢驗。其中LLCT、BRT、IPSW、ADFFCS、PPFCS、HZ分別指LevinLin&Chut統(tǒng)計量、Breitungt統(tǒng)計量、lmPesaran&ShinW統(tǒng)計量、ADFFisherChisquare統(tǒng)計量、PPFisherChisquare統(tǒng)計量、HadriZ統(tǒng)計量，并且LevinLin&Chut統(tǒng)計量、Breitungt統(tǒng)計量的原假設為存在普通的單位根過程，lmPesaran&ShinW統(tǒng)計量、ADFFisherChisqu

12、are統(tǒng)計量、PPFisherChisquare統(tǒng)計量的原假設為存在有效的單位根過程，HadriZ統(tǒng)計量的檢驗原假設為不存在普通的單位根過程。有時，為了方便，只采用兩種面板數(shù)據(jù)單位根檢驗方法，即相同根單位根檢驗LLC（LevinLinChu）檢驗和不同根單位根檢驗FisherADF檢驗（注：對普通序列（非面板序列）的單位根檢驗方法則常用ADF檢驗），如果在兩種檢驗中均拒絕存在單位根的原假設則我們說此序列是平穩(wěn)的，反之則不平穩(wěn)。如果我們以