双向固定效应模型不显著
答：固定效应模型的截距，作为虚拟变量，代表未纳入模型的平均时间效应和个人效应。解释时需注意它代表的总和。系数反映自变量对因变量的影响，正负及大小指示变量间关系。标准误衡量估计的不确定性，t值超过±2意味着显著性。通过分析残差的均值和方差，判断个体和时间效应的控制是否充分。如果两者接近零，模型...
答：固定效应会改变显著性。如果不加控制变量不显著，但是在时间效应固定，个体效应不固定的时候能显著。
答：用，最合适。根据查询人民黄河显示，在空间杜宾模型的选择中，通过hausman检验和lr检验后，双向固定效应模型是最合适的，但是时间固定效应模型，显著的变量更多，且更符合我的文章想得到的结论。
答：你这个模型不论是固定效应还是随机效应都是不显著的，随机效应模型稍微好一点点但还是不显著。也就是说你模型设计有问题或者变量取值不对，或者你试试工具变量法能不能让你的主要解释变量显著，这个结果不能直接用来分析的，是错误的
答：固定效应回归结果可以这样看：如果是模型整体显著性检验看上面那个，如果是固定效应模型和混合ols结果比较，看最下面那个。
答：双向固定效应模型需要做平行趋势检验。即不同组间样本在政策实施前可能存在事前差异，继而导致对政策实施效果的有偏估计，难以保证对于政策实施组和对照组在样本分配上的完全随机，非随机分配政策实施组和对照组的试验称为自然试验(natural trial)双重差分模型(difference-in-difference，此类试验存在较显著的...
答：如果不加控制变量，不固定个体和时间效应结果也不显著。要么数据太不干净，或是本身的效应太小无法识别存在遗漏变量的可能，控制行业-年份固定效应时核心变量显著,但控制公司-年度固定效应后,核心变量不再显著了
答：可以选时间固定。时间固定模型可以控制时间不变的因素，避免时间趋势的干扰，可以更准确地估计其他变量对因变量的影响。双向固定效应模型需要同时控制时间和个体固定效应，对于时间变化的解释力度较弱。在控制个体固定效应的前提下，选用时间固定效应模型可以获得更为准确的估计结果。
答：而双向固定效应模型则进一步考虑了时间因素对结果的影响，即除了个体之间的差异外，还考虑了随着时间的推移而产生的恒定变化。这种模型在处理实际问题时更为灵活和全面，特别是在分析长期数据和复杂关系时具有显著优势。例如，在研究不同地区的经济增长时，双向固定效应模型可以同时考虑地区特性和时间趋势的影响...
答：豪斯曼检验的结果是告诉你固定效应和随机效应在系数估计上出现了显著差异，因此固定效应比随机效应好 但是不是说随机效应就不能用 有些时候你为了做特殊的分析，固定效应是实现不了的，只要检验中随机效应显著就可以使用随机效应，所以说用什么。
网友评论：
官爱13833885626：
固定效应模型中有一个变量不显著可以剔除吗 -
24652段宇
： 这个很难回答,每个人的习惯不同,不同模型处理方法也不一样.我个人的经验是: 假设你有三个变量,ABC,首先检验他们之间的相关系数,也就是察看correlation coefficient matrix,如果有两两相关特别高的,比如超过0,95,剔除其中一个,否则模型有多元共线性的问题.如果没有上述问题,则把ABC都放入回归中,然后看回归的拟合度,你可以看R^2,AIC,BIC,F之类的,再看每个变量的t值,是否显著,找出最不显著的,去掉这个变量,然后再比较整个模型的拟合度R^2,AIC,BIC,F是否比刚才的增高了,如果降低了,则说明这个变量不能去掉,如果降低了,则可以去掉.去掉这个变量后再检验模型中剩下的两个是否显著,以此类推.
官爱13833885626：
如何检验用截面数据还是面板数据做回归 -
24652段宇
： 你这个模型不论是固定效应还是随机效应都是不显著的,随机效应模型稍微好一点点但还是不显著.也就是说你模型设计有问题或者变量取值不对,或者你试试工具变量法能不能让你的主要解释变量显著,这个结果不能直接用来分析的,是错误的
官爱13833885626：
求助:用stata做面板数据回归分析,现在确定用双向固定效应模型了,接下来回归分析怎么操作啊?? -
24652段宇
： 进行单位根检验和协整检验,以判断拟合模型的平稳性.
官爱13833885626：
如何分析回归模型的拟合度和显著性 -
24652段宇
： 模型的拟合度是用R和R方来表示的,一般大于0.4就可以了;自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的,如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著,小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了.如果没有给出系数表,...
官爱13833885626：
当设定截距项为固定效应时,为什么不能直接用最小二乘法 -
24652段宇
： “个体固定效应模型就是对于不同的个体有不同截距的模型.如果对于不同的时间序列(个体)截距是不同的,但是对于不同的横截面,模型的截距没有显著性变化,那么就应该建立个体固定效应模型.” 实际上还是要结合你研究的经济问题来看这个截距.最常用的例子是消费与收入之间的关系.很多书里都用这个例子.如果收入为0,则截距项就是自发消费.这样,不同地区的自发消费就不同,截距项就不一样.就可以对自发消费进行排序.但是,对于实际使用的很多面板模型,通常是不解释这个截距项的.因为数据处理不一样,结论的经济意义就不同.如果你数据都使用自然对数,你把数学模型表达出来之后,还原就知道这个截距项到底是什么了.因此,说到底,还是你的经济模型最为重要.
官爱13833885626：
计量经济学中,经常说一个回归模型里的参数在统计上是显著的或不显著的,其中”显著的“是什么意思?
24652段宇
： 参数显著的,就是说该参数估计量的统计性质可以拒绝 原假设:该参数=0,即该参数显著不等于0,也就是该参数前面的变量对y确实有影响,出现在回归方程里面是有道理的. 参数的显著性,是实证模型有意义的关键所在.
官爱13833885626：
什么叫固定效应模型 -
24652段宇
： 固定效应回归是一种控制面板数据中随个体变化但不随时间变化的百一类变量方法. 固定效应模型(fixed effects model)有n个不同的截距,其中一个截距对于一个个体.可以用一系列二值变量来表示这些截距. 固定效应模型是指实验结果只想...
官爱13833885626：
回归分析可以是一个自变量对一个因变量吗 -
24652段宇
： 回归模型中的因变量都是自变量的表达式,如果该自变量对因变量的影响是显著的,也就是模型可用,如果自变量对因变量的影响不显著,则说明回归模型不可用,拟合优度较差
官爱13833885626：
用SPSS做调节效应分析.交互项显著,但是调节变量不显著.这样可否判断是否具有调节效应? -
24652段宇
： 调节效应应该检验交互因子的系数,这个系数显著,就可以说明调节效应了.你的这个模型找到文献支持可以成立的excluded variables(已排除的变量)你应该是第一张放两个变量,第二张放3个变量,选择的回归方法是enter(进入).但是spss不是按照你的顺序去放变量,而是把你所选的所有变量都加到模型里面去,在进行第一个回归的时候把多出来的变量排除,所以会有这个表格出现.如果不想出现这个表格,你就分两次做回归,第一次放中心D中心H,出了结果再放中心D中心H D乘H,分两次做就不会有了.
官爱13833885626：
SPSS单因素方差分析不显著后能否继续分析多重比较 -
24652段宇
： 若主效应不显著,没有必要做多重比较,因为多重比较的意义是已知主效应显著的情况下看看具体是自变量的哪几个水平间差异显著(因为方差分析一般是3个以上自变量水平间的比较,当然也可以做两水平的,但两水平不存在多重分析),至少是有两个水平之间有差异,若是主效应都不显著,说明所有水平之间的两两差异都不显著,多重分析的结果一目了然了,不必再做.
