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解释固定效应：时间序列横截面和面板数据的随机效应建模

作者

上市的：
  • 安德鲁·贝尔
  • 凯文·琼斯

摘要

本文对固定效应（Fixed Effects，FE）建模作为时间序列截面数据和面板数据的“默认值”提出了挑战。在选择建模策略时，了解内部和之间的不同效果至关重要。Random Effects（RE）建模的缺点是“关联低水平协变量和高水平残差”，忽略了变量偏差，可以用Mundlak（1978a）的公式解决。因此，RE可以提供FE所承诺的一切以及更多，正如Monte-Carlo模拟所证实的那样，这还表明了当数据不平衡时，Pl¼mper和Troeger的FE矢量分解方法存在问题。除了包含时不变变量外，RE模型还易于扩展，具有随机系数、跨层交互作用和复杂的方差函数。我们不仅主张内生性的技术解决方案，而且主张使用RE建模的上下文/异质性的实质性重要性。其影响超出了政治科学，延伸到了所有多层次数据集。然而，被忽略的变量仍然会对估计的更高层次变量效应产生偏见；与任何模型一样，在解释时都需要谨慎。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:杯：pscirm:v:3:y:2015:i:01:p:133-153_00
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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