经济学固定效应是什么

‘壹’ 固定效应R-Square取值要多少才能做

要取值Y～1+X才能做。
固定效应(fixed effect, FE)vs. 随机效应(random effect, RE)是统计学中躲不开的一对重要概念，也是统计学思想的一个非常核心的理念：真实世界的复杂现象 = 确定的统计模型 + 不确定的随机误差。
虽然在特定的统计方法中，大家或多或少能区分什么是固定效应、什么是随机效应，但是由于不同的统计方法(甚至不同的学科)对FE和RE的界定不尽相同，所以当你接触到更多的统计方法之后，很可能将不同模型的FE和RE搞混淆。理解透彻FE和RE并不容易，因为这两个词本身并不够descriptive、比较笼统且具有一定的误导性。比如，心理学家和经济学家也许会因为FE和RE的问题“打架”——心理学家可能会说“我们更推荐用随机效应模型(random-effects model)！”，而经济学家可能会说“我们基本都用固定效应模型(fixed-effect model)！”。但实际上，在各自熟悉的知识框架下理解FE和RE，就如同“盲人摸象”，双方可能都只看到了冰山一角。正因为不同学科有着不大一致的话语体系，我们更需要从一个综合的视角来深入理解这一对贯穿了很多统计模型的基本概念——FE和RE。

‘贰’ 固定效应模型与随机效应模型的区别是什么

一、表示不同：

固定效应模型，表示打算比较的就是现在选中的这几组。

随机效应模型，表示打算比较的不仅是设计中的这几组，而是想通过对这几组的比较，推广到所能代表的总体中去。

二、含义不同：

𝑎 个处理可以由实验者具体选定。此时所得结论仅适用于该分析中所考虑的𝑎 个因子水平，
而不能推广到未曾明确考虑的相似的因子水平中去。此时模型的参数为（𝜇, 𝜏2, 𝜎2） 。这称为固定效应模型。

𝑎 个处理可以看作是来自一个较大总体的一个随机样本。在这种情况下，能够把所得结论
推广到总体的所有处理中去。这里， 𝜏2 是随机变量，服从某个分布。需要检验关于𝜏2
的变异性假设并试图估计这一变异性。这称为随机效应模型。

(2)经济学固定效应是什么扩展阅读：

在面板数据线性回归模型中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，只是模型的截距项是不同的，而模型的斜率系数是相同的，则称此模型为固定效应模型。除了固定效应模型，典型的面板数据分析方法还有随机效应模型和混合效应模型。

固定效应模型(FEM)假设所有的纳入研究拥有共同的真实效应量，而随机效应模型(REM)中的真实效应随研究的不同而改变。基于不同模型的运算，所得到的合并后的效应量均数值也不相同。

‘叁’ 固定效应为什么会导致模型存在内生性问题

固定效应会导致模型存在内生性问题的原因：首先检验解释变量内生性，使用工具变量法的前提是存在内生解释变量如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。

进行回归分析需要了解每个自变量对因变量的单纯效应，多重共线性就是说自变量间存在某种函数关系，如果两个自变量间（X1和X2）存在函数关系，那么X1改变一个单位时，X2也会相应地改变。

此时无法做到固定其他条件，单独考查X1对因变量Y的作用，你所观察到的X1的效应总是混杂了X2的作用，这就造成了分析误差，使得对自变量效应的分析不准确，所以做回归分析时需要排除多重共线性的影响。

项目摘要

面板数据分析和半参数模型是近年来统计学的两个热点研究问题，在计量经济学、生物医学等领域具有广阔的应用背景。面板数据半参数固定效应模型不仅综合了参数模型和非参数模型的优点，而且通过引入个体和时间固定效应进一步刻画了数据自身的差异性，从而可以更好地拟合实际问题。

‘肆’ 计量经济学fd与fe区别

fe是指的固定效应，re是随机效应。等价是建立在估计相同的模型,因此为了使FE估计与包含截距的FD估计完全相 同,必须在FE估计中包含表示第二个时期的虚拟变量。

‘伍’ 计量经济学面板logit的固定效应怎么做

如果要弄清楚原理，可以看格林或平狄克的计量经济学，上面有比较详细的讲解。另外，向你推荐一本不错的书：王济川、郭志刚，Logistic回归模型——方法与应用，北京：高等教育出版社，2001。浏览一下这三本书的相关内容，你基本上可以弄清楚概率估计模型，至于网上有没有电子版的书我就不太清楚了。这里，我可以先简单的回答你这个问题。首先，通常人们将“Logistic回归”、“Logistic模型”、“Logistic回归模型”及“Logit模型”的称谓相互通用，来指同一个模型，唯一的区别是形式有所不同：logistic回归是直接估计概率，而logit模型对概率做了Logit转换。不过，SPSS软件好像将以分类自变量构成的模型称为Logit模型，而将既有分类自变量又有连续自变量的模型称为Logistic回归模型。至于是二元还是多元，关键是看因变量类别的多少，多元是二元的扩展。其次，当因变量是名义变量时，Logit和Probit没有本质的区别，一般情况下可以换用。区别在于采用的分布函数不同，前者假设随机变量服从逻辑概率分布，而后者假设随机变量服从正态分布。其实，这两种分布函数的公式很相似，函数值相差也并不大，唯一的区别在于逻辑概率分布函数的尾巴比正态分布粗一些。但是，如果因变量是序次变量，回归时只能用有序Probit模型。有序Probit可以看作是Probit的扩展

‘陆’ 经济学效应的概念是什么

经济学效应是指某人在近期内重复获得相同报酬的次数越多，那么，这一报酬的追加部分对他的价值就越小。
1，常见的经济效应：
1）口红效应“口红效应”是指因经济萧条而导致口红热卖的一种有趣的经济现象，也叫“低价产品偏爱趋势”。
2）吉芬效应：吉芬效应（Giffen effect）又称“吉反论”（Giilenparadox）。由19世纪英国经济学家吉芬（R，Giffen，1837一1910）提出的一种对需求理论的例外情况。即消费者对某种商品的需求并不随该商品价格的降低而增加，也不随该商品价格的提高而减少。
3）边际效应：我们向往某事物时，情绪投入越多，第一次接触到此事物时情感体验也越为强烈，但是，第二次接触时，会淡一些，第三次，会更淡

‘柒’ 经典线性固定效应面板数据计量经济学模型主要包括哪些形式

经典线性固定效应面板数据计量经济学模型主要包括一下几个形式:
面板数据模型的基本形式:
面板数据模型的基本形式同时包含了截面和时间两个维度，设 i=1,2,⋯,ni=1,2,⋯,n 表示截面个体，t=1,2,⋯,Tt=1,2,⋯,T 表示时间。面板数据模型的基本形式为yit=f(x1it,x2it,⋯,xkit)+uit ,
混合回归模型的基本形式:
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 .
固定效应模型的基本形式:
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 .
随机效应模型的基本形式:
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’ 什么是调节效应固定效应

1.调节效应：本质是一种异质性效应，通俗来讲是X影响Y时因M而不同，例如员工培训（X）会影响员工工资（Y），但员工工资（X）会受到性别的影响（M）。男员工的培训效果更好，工资越高。这类调节效应可以用分组回归的方式解决，将男性分为一组，女性分为一组。2.固定效应(fixed effect)是试验设计的基本概念之一，在线性统计中，由固定因素所引起的。
固定因素是指因素的m个水平（处理）是经过人为特意选择的或可以人工控制的因素。研究固定因素所用的固定效应模型简称固定模型。

‘玖’ 为什么时间固定效应模型更符合经济理论

因为时间固定效应是控制不随个体而变但随时间而变的特征。
比如个体为省的时候，时间固定效应就是控制全国层面的一些外部冲击。比如08年经济危机的冲击，若个体为市的时候，时间固定效应就是控制全省层面的一些外部冲击。
只有使用固定效应模型才方便从树立的角度去解剖经济学领域所发生的一切经济活动，并参照经济学原理对该领域进行深度的研究。