其实他们的名字应该叫非相关效应模型，一个叫相关效应模型，正因为这样，他们与OLS法不同

谢啦~有没有什么参考资料专门讲解三者差别的呀~我在写论文，需要参考一下专业术语~

其实，我已经讲得很通俗了，你要是看文献，估计看的更晕，看我的附件里这两个讲得很清楚

多谢~你是讲得很清楚啦~我只是要参考一下专业术语~多谢啦~

不客气 呵呵

随机效应和固定效应模型的区别在于，随机效应模型认为误差项和解释变量不相关，而固定效应模型认为误差项和解释变量是相关

混合模型被定义为
y_(i,t)=α+X_(i,t) β+ε_(i,t),i=1,2,…,N;  t=1,2,…,T
其中y_(i,t)为被回归变量（标量），α为截距项，X_(i,t)为k×1阶回归变量列向量（包括k个回归量），β为k×1阶回归系数列向量，ε_(i,t)为误差项（标量）。混合模型的特点是无论对任何个体和界面，回归系数α和β都相同。如果模型是正确设定的，解释变量与误差项不相关，即Cov(X_(i,t),ε_(i,t) )=0。那么无论是N→∞，还是T→∞，模型参数的混合最小二乘估计量（Pooled OLS）都是一致估计量。
4.2.2 个体固定效应模型
个体固定效应模型被定义为
y_(i,t)=α_i+X_(i,t) β+ε_(i,t),i=1,2,…,N;t=1,2,…,T
其中α_i是随机变量，表示对于i个个体有i个不同的结局想，且其变化与X_(i,t)有关系；X_(i,t)为k×1阶回归变量列向量（包括k个回归量），β为k×1阶回归系数列向量，对于不同个体回归系数相同，y_(i,t)为被回归变量（标量），ε_(i,t)为误差项（标量），则称此模型为个体固定效应模型。
4.2.3随机效应模型
随机效应模型被定义为
y_(i,t)=α_(i,t)+X_(i,t) β+ε_it,i=1,2,…,N;t=1,2,…,T
如果α_(i,t)为随机变量，其分布与X_(i,t)无关；X_(i,t)为k×1阶回归变量列向量（包括k个回归量），β为k×1阶回归系数列向量，对于不同个体回归系数相同，y_(i,t)为被回归变量（标量），ε_it为误差项（标量）。

楼上部分坛友所用的“误差项”在我所读过的有些资料里被称为“个体效应”

学习了！~

你好，我由于是新手不够积分，能不能把这2个文档发到我邮箱一下，谢谢！397240322@QQ.com

支持 学习

非常同意！！！

谢谢

学习~

随机效应模型认为误差项和解释变量不相关，而固定效应模型认为误差项和解释变量是相关.

学习了，果然懂行的人讲一讲比看书快多了。

呵呵通俗易懂

顶一下！

多谢楼主和藤椅，帮了大忙~~

太谢谢了！今天注册真好用！面板数据的两个讲义也很好！

讲得太清楚了，点赞！！！

好养的

不错的啊