固定效应模型和随机效应模型的结果不同怎么解释？

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收藏 2012-08-12

各位高手，我在写毕业论文，老师让我把固定效应模型和随机效应模型都做出来，然后解释。我做出来的结果有一个变量的FE和RE的系数是相反的。不知道怎样解释，原因是什么。请问有高手能支招吗？不胜感激！另外注明，我做的是银行不良贷款率的影响因素研究，刚才说的那个变量是银行规模，在固定效应模型的系数是负，但是在随机效应模型中却是正。我现在很困扰，不太理解，恳请各位给点指示。谢谢！！！

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老树皮

2012-8-12 07:21:36

那就说明你的关注的那个变量系数和unobserved variable(s)是正相关的，而那个unobserved variable(s)对因变量是具有positive effect的；但是你关注的那个变量对因变量具有negative effect.而且前者的效果大于后者，所以RE估计是正的；FE估计是负的。

当然这一切是在你的模型正确的前提下的解释；如果你的模型设定和假设本身就是错的，那就都是扯淡了。

另外，最关键的是那些个unobserved variables是什么，这个一定要说清楚。虽然这些变量可能无法观测到，或者无法measure，但是分析的时候一定要说清楚，这些变量可能是什么，他们和自变量是正相关还是负相关，以及为什么会存在这种关系。搞清楚这些，你的论文才有理论基础，否则一堆统计结果没有任何意义的。

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老树皮发表于 2012-8-12 08:21
那就说明你的关注的那个变量系数和unobserved variable(s)是正相关的，而那个unobserved variable(s)对因变 ...

同意。

另，一般情况下以twoway FE模型的结果为准。RE默认unobservables与解释变量无关，在一般实证案例中都是不可能的。

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bibi1227

2012-8-12 08:07:49

老树皮发表于 2012-8-12 07:21
那就说明你的关注的那个变量系数和unobserved variable(s)是正相关的，而那个unobserved variable(s)对因变 ...

非常感谢！我好好理解一下你说的这个问题。谢谢。

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bibi1227

2012-8-12 08:20:23

老树皮发表于 2012-8-12 07:21
那就说明你的关注的那个变量系数和unobserved variable(s)是正相关的，而那个unobserved variable(s)对因变 ...

你好，请问是这个意思吗？
1. size and unobserved variable ----positive
2. unobserved variable and rnpl（因变量）-----positive
3. size and rnpl（因变量） -----negative

由于2的效果大于3的，所以re为正，fe为负。在这个过程中，我得要解释一下unobserved variable可能是什么，对吗？

有个很基础的问题我想问下，固定效应模型和随机效应模型的区别就在这个unobserved variable上面吧？随机效应有，固定效应没有对吗？真不好意思，我看了文献，但是很多都特别专业我看不太明白。如果你愿意，请你帮我解答一下，好吗？

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老树皮

2012-8-12 08:33:24

bibi1227 发表于 2012-8-12 08:20
你好，请问是这个意思吗？
1. size and unobserved variable ----positive
2. unobserved variable and ...

其实应该是1*2的效果大于3，所以RE为正，FE为负。

RE和FE模型中都存在unobserved variables。但是RE模型假设unobserved variables和size是不相关的（也就是不存在1），而FE模型假设他们是相关的。但是因为这些unobserved variables是不随时间改变的，所以通过demean或者差分就可以消除掉，所以FE就可以给出一致估计。

你应该解释的不仅是这些unobserved variables可能是什么，而且为什么他们是不随时间改变的。以为如果他们随着时间改变的话，FE估计仍然不是一致的。

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bibi1227

2012-8-12 09:43:04

老树皮发表于 2012-8-12 08:33
其实应该是1*2的效果大于3，所以RE为正，FE为负。

RE和FE模型中都存在unobserved variables。但是RE模 ...

那么我做出来的这个怎么解释呢？
一共有10个自变量，应变量是银行不良贷款率。其中银行规模的固定效应和随机效应的系数符号相反，那么就意味着存在其他没有观测到的变量，比如银行的文化、员工人数、员工素质，它们和银行规模正相关，也和不良贷款率正相关，所以导致随机效应的估计为正，固定效应的估计为负。我还是不太明白，请赐教。

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老树皮

2012-8-12 11:31:53

bibi1227 发表于 2012-8-12 09:43
那么我做出来的这个怎么解释呢？
一共有10个自变量，应变量是银行不良贷款率。其中银行规模的固定效应和 ...

呵呵，我也仅是从理论上帮你分析一下。具体理解，你应该比别人更清楚。因为这方面的文献你应该比别人读得多。

但我觉得你谈到的大方向应该没错。但是员工人数显然是逐年变化的。我觉得你是不是应该着眼于银行的业务类型。因为中国各银行成立的背景都是不一样的，所以从传统来开，可能在业务类型方面是有差异的；所谓的文化应该也与成立背景相关吧。

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bibi1227

2012-8-12 11:36:39

老树皮发表于 2012-8-12 11:31
呵呵，我也仅是从理论上帮你分析一下。具体理解，你应该比别人更清楚。因为这方面的文献你应该比别人读得 ...

你已经帮助我很多了，给我了很多启示，非常谢谢你。祝顺利。

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bibi1227

2012-8-22 02:16:26

老树皮发表于 2012-8-12 08:33
其实应该是1*2的效果大于3，所以RE为正，FE为负。

RE和FE模型中都存在unobserved variables。但是RE模 ...

不好意思，隔了这么久还在问你这个问题。我已经写完了，但是在修改，看到这边的时候又觉得自己写的不对。我不明白的一点是，为什么1和2的效果大于3，RE就是正的？为什么不是负的？也没有说1和2属于RE呀？希望能得到你的回复，对我来说很重要，谢谢你了！！！

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bibi1227

2012-8-22 02:31:40

老树皮发表于 2012-8-12 08:33
其实应该是1*2的效果大于3，所以RE为正，FE为负。

RE和FE模型中都存在unobserved variables。但是RE模 ...

请你一定要回复我呀！真的非常谢谢。

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老树皮

2012-8-22 07:00:11

假设individual effect (u_i) 是正的（这里暗含的假设是u_i的系数是1）,u_i和x_it是正相关的且u_i=x_it*rho+v_it，而x_it的作用是负的（比如记作beta），那么OLS或者RE对beta估计的结果实际上是对(rho+beta)的估计。所以如果rho>beta，那么OLS或者RE的估计就是正的，但是FE估计则是对beta的一致估计，所以是负的。

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bibi1227

2012-8-22 07:11:47

老树皮发表于 2012-8-22 07:00
假设individual effect (u_i) 是正的（这里暗含的假设是u_i的系数是1）,u_i和x_it是正相关的且u_i=x_it*rho ...

天哪。你真厉害。但是如果应用到我写的这篇论文中怎么解释呢？因为我是拿英文写的。现在size的符号相反，就是说unobserved variables和size正相关，unobserved variables又和不良贷款率正相关。而size对不良贷款率负相关，前两个效果大于第三个，所以RE为正FE为负。我需要说明的是，RE为什么是正的而不是负的。有没有通俗一点的理解？

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老树皮

2012-8-22 07:22:56

bibi1227 发表于 2012-8-22 07:11
天哪。你真厉害。但是如果应用到我写的这篇论文中怎么解释呢？因为我是拿英文写的。现在size的符号相反， ...

因为我是拿英文写的。现在size的符号相反，就是说unobserved variables和size正相关，unobserved variables又和不良贷款率正相关。而size对不良贷款率负相关，前两个效果大于第三个，所以RE为正FE为负

你这个解释已经很通俗了.

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老树皮

2012-8-22 07:24:28

bibi1227 发表于 2012-8-22 07:11
天哪。你真厉害。但是如果应用到我写的这篇论文中怎么解释呢？因为我是拿英文写的。现在size的符号相反， ...

多找几篇英文文章,看看他们在这种情况下会怎么解释这个结果.

你只要把你的问题套入他们的phrase结构中就行了。

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bibi1227

2012-8-22 07:24:46

老树皮发表于 2012-8-22 07:22
因为我是拿英文写的。现在size的符号相反，就是说unobserved variables和size正相关，unobserved variabl ...

可我自己都不理解为什么RE是正。。。

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老树皮

2012-8-22 07:26:56

bibi1227 发表于 2012-8-22 07:24
可我自己都不理解为什么RE是正。。。

RE estimate is upward biased because of the positive correlation between the endogenous variable and individual effect which is also positively related to the dependent variable.