經濟學固定效應是什麼

『壹』 固定效應R-Square取值要多少才能做

要取值Y～1+X才能做。
固定效應(fixed effect, FE)vs. 隨機效應(random effect, RE)是統計學中躲不開的一對重要概念，也是統計學思想的一個非常核心的理念：真實世界的復雜現象 = 確定的統計模型 + 不確定的隨機誤差。
雖然在特定的統計方法中，大家或多或少能區分什麼是固定效應、什麼是隨機效應，但是由於不同的統計方法(甚至不同的學科)對FE和RE的界定不盡相同，所以當你接觸到更多的統計方法之後，很可能將不同模型的FE和RE搞混淆。理解透徹FE和RE並不容易，因為這兩個詞本身並不夠descriptive、比較籠統且具有一定的誤導性。比如，心理學家和經濟學家也許會因為FE和RE的問題「打架」——心理學家可能會說「我們更推薦用隨機效應模型(random-effects model)！」，而經濟學家可能會說「我們基本都用固定效應模型(fixed-effect model)！」。但實際上，在各自熟悉的知識框架下理解FE和RE，就如同「盲人摸象」，雙方可能都只看到了冰山一角。正因為不同學科有著不大一致的話語體系，我們更需要從一個綜合的視角來深入理解這一對貫穿了很多統計模型的基本概念——FE和RE。

『貳』 固定效應模型與隨機效應模型的區別是什麼

一、表示不同：

固定效應模型，表示打算比較的就是現在選中的這幾組。

隨機效應模型，表示打算比較的不僅是設計中的這幾組，而是想通過對這幾組的比較，推廣到所能代表的總體中去。

二、含義不同：

𝑎 個處理可以由實驗者具體選定。此時所得結論僅適用於該分析中所考慮的𝑎 個因子水平，
而不能推廣到未曾明確考慮的相似的因子水平中去。此時模型的參數為（𝜇, 𝜏2, 𝜎2） 。這稱為固定效應模型。

𝑎 個處理可以看作是來自一個較大總體的一個隨機樣本。在這種情況下，能夠把所得結論
推廣到總體的所有處理中去。這里， 𝜏2 是隨機變數，服從某個分布。需要檢驗關於𝜏2
的變異性假設並試圖估計這一變異性。這稱為隨機效應模型。

(2)經濟學固定效應是什麼擴展閱讀：

在面板數據線性回歸模型中，如果對於不同的截面或不同的時間序列，只是模型的截距項是不同的，而模型的斜率系數是相同的，則稱此模型為固定效應模型。除了固定效應模型，典型的面板數據分析方法還有隨機效應模型和混合效應模型。

固定效應模型(FEM)假設所有的納入研究擁有共同的真實效應量，而隨機效應模型(REM)中的真實效應隨研究的不同而改變。基於不同模型的運算，所得到的合並後的效應量均數值也不相同。

『叄』 固定效應為什麼會導致模型存在內生性問題

固定效應會導致模型存在內生性問題的原因：首先檢驗解釋變數內生性，使用工具變數法的前提是存在內生解釋變數如果拒絕，則認為存在內生解釋變數，要用IV；反之，如果接受，則認為不存在內生解釋變數，應該使用OLS。

進行回歸分析需要了解每個自變數對因變數的單純效應，多重共線性就是說自變數間存在某種函數關系，如果兩個自變數間（X1和X2）存在函數關系，那麼X1改變一個單位時，X2也會相應地改變。

此時無法做到固定其他條件，單獨考查X1對因變數Y的作用，你所觀察到的X1的效應總是混雜了X2的作用，這就造成了分析誤差，使得對自變數效應的分析不準確，所以做回歸分析時需要排除多重共線性的影響。

項目摘要

面板數據分析和半參數模型是近年來統計學的兩個熱點研究問題，在計量經濟學、生物醫學等領域具有廣闊的應用背景。面板數據半參數固定效應模型不僅綜合了參數模型和非參數模型的優點，而且通過引入個體和時間固定效應進一步刻畫了數據自身的差異性，從而可以更好地擬合實際問題。

『肆』 計量經濟學fd與fe區別

fe是指的固定效應，re是隨機效應。等價是建立在估計相同的模型,因此為了使FE估計與包含截距的FD估計完全相 同,必須在FE估計中包含表示第二個時期的虛擬變數。

『伍』 計量經濟學面板logit的固定效應怎麼做

如果要弄清楚原理，可以看格林或平狄克的計量經濟學，上面有比較詳細的講解。另外，向你推薦一本不錯的書：王濟川、郭志剛，Logistic回歸模型——方法與應用，北京：高等教育出版社，2001。瀏覽一下這三本書的相關內容，你基本上可以弄清楚概率估計模型，至於網上有沒有電子版的書我就不太清楚了。這里，我可以先簡單的回答你這個問題。首先，通常人們將「Logistic回歸」、「Logistic模型」、「Logistic回歸模型」及「Logit模型」的稱謂相互通用，來指同一個模型，唯一的區別是形式有所不同：logistic回歸是直接估計概率，而logit模型對概率做了Logit轉換。不過，SPSS軟體好像將以分類自變數構成的模型稱為Logit模型，而將既有分類自變數又有連續自變數的模型稱為Logistic回歸模型。至於是二元還是多元，關鍵是看因變數類別的多少，多元是二元的擴展。其次，當因變數是名義變數時，Logit和Probit沒有本質的區別，一般情況下可以換用。區別在於採用的分布函數不同，前者假設隨機變數服從邏輯概率分布，而後者假設隨機變數服從正態分布。其實，這兩種分布函數的公式很相似，函數值相差也並不大，唯一的區別在於邏輯概率分布函數的尾巴比正態分布粗一些。但是，如果因變數是序次變數，回歸時只能用有序Probit模型。有序Probit可以看作是Probit的擴展

『陸』 經濟學效應的概念是什麼

經濟學效應是指某人在近期內重復獲得相同報酬的次數越多，那麼，這一報酬的追加部分對他的價值就越小。
1，常見的經濟效應：
1）口紅效應「口紅效應」是指因經濟蕭條而導致口紅熱賣的一種有趣的經濟現象，也叫「低價產品偏愛趨勢」。
2）吉芬效應：吉芬效應（Giffen effect）又稱「吉反論」（Giilenparadox）。由19世紀英國經濟學家吉芬（R，Giffen，1837一1910）提出的一種對需求理論的例外情況。即消費者對某種商品的需求並不隨該商品價格的降低而增加，也不隨該商品價格的提高而減少。
3）邊際效應：我們嚮往某事物時，情緒投入越多，第一次接觸到此事物時情感體驗也越為強烈，但是，第二次接觸時，會淡一些，第三次，會更淡

『柒』 經典線性固定效應面板數據計量經濟學模型主要包括哪些形式

經典線性固定效應面板數據計量經濟學模型主要包括一下幾個形式:
面板數據模型的基本形式:
面板數據模型的基本形式同時包含了截面和時間兩個維度，設 i=1,2,⋯,ni=1,2,⋯,n 表示截面個體，t=1,2,⋯,Tt=1,2,⋯,T 表示時間。面板數據模型的基本形式為yit=f(x1it,x2it,⋯,xkit)+uit ,
混合回歸模型的基本形式:
yit=α+β1x1it+β2x2it+⋯+βkxkit+εit .
yit=α+β1x1it+β2x2it+⋯+βkxkit+εit .
i=1,2,⋯,n ; t=1,2,⋯,T .
i=1,2,⋯,n ; t=1,2,⋯,T .
固定效應模型的基本形式:
yit=αi+β1x1it+β2x2it+⋯+βkxkit+εit .
yit=αi+β1x1it+β2x2it+⋯+βkxkit+εit .
i=1,2,⋯,n ; t=1,2,⋯,T .
i=1,2,⋯,n ; t=1,2,⋯,T .
隨機效應模型的基本形式:
yit=αi+β1x1it+β2x2it+⋯+βkxkit+εit .
yit=αi+β1x1it+β2x2it+⋯+βkxkit+εit .
i=1,2,⋯,n ; t=1,2,⋯,T .
i=1,2,⋯,n ; t=1,2,⋯,T .

『捌』 什麼是調節效應固定效應

1.調節效應：本質是一種異質性效應，通俗來講是X影響Y時因M而不同，例如員工培訓（X）會影響員工工資（Y），但員工工資（X）會受到性別的影響（M）。男員工的培訓效果更好，工資越高。這類調節效應可以用分組回歸的方式解決，將男性分為一組，女性分為一組。2.固定效應(fixed effect)是試驗設計的基本概念之一，在線性統計中，由固定因素所引起的。
固定因素是指因素的m個水平（處理）是經過人為特意選擇的或可以人工控制的因素。研究固定因素所用的固定效應模型簡稱固定模型。

『玖』 為什麼時間固定效應模型更符合經濟理論

因為時間固定效應是控制不隨個體而變但隨時間而變的特徵。
比如個體為省的時候，時間固定效應就是控制全國層面的一些外部沖擊。比如08年經濟危機的沖擊，若個體為市的時候，時間固定效應就是控制全省層面的一些外部沖擊。
只有使用固定效應模型才方便從樹立的角度去解剖經濟學領域所發生的一切經濟活動，並參照經濟學原理對該領域進行深度的研究。