試論麵板數據回歸(ppt 55頁)

試論麵板數據回歸目錄：
一、Stata中麵板數據的表示
二、固定效應模型
三、固定效應模型的估計算法
四、固定效應模型的優勢和劣勢
五、在交通事故死亡人數中的應用
六、固定效應模型的stata實現
七、回歸結果解讀
八、時間固定效應回歸
九、隻有時間效應
十、個體和時間固定效應（雙向固定效應模型）
十一、雙向固定效應模型的估計
十二、在交通死亡人數中的應用
十三、固定效應回歸假設和固定效應回歸的標準誤差
十四、固定效應回歸假設
十五、固定效應回歸的標準誤差
十六、有關酒後駕車的法律規定和交通事故死亡人數
十七、隨機效應模型
十八、模型的篩選
……

試論麵板數據回歸內容提要：
固定效應模型的優勢和劣勢：
麵板固定效應模型的優勢是：即使個體特征ui與解釋變量Xit相關，隻要使用組內估計量，就可以得到一致估計，即即使存在不隨時間改變的遺漏變量，也可得到無偏一致的估計。
麵板固定效應模型的劣勢是：模型無法估計不隨時間而變的變量之影響，這需要用我們後麵要講到的隨機效應模型。
固定效應回歸假設和固定效應回歸的標準誤差：
本章給出的標準誤差是利用一般異方差穩健公式計算得到的。當T中等大小或較大時，在稱為固定效應回歸假設的五個假設條件下麵板數據中的這些異方差穩健標準誤差都是正確的。

..............................