你问的是不是Pool OLS回归？如果是这样的，那么很简单，你将不同年份相同id的样本看成不同的抽样点就ok了。一般来说不能从F统计量和R-sq来判断回归的好坏。如果使用简单的OLS估计，并且对每一个公司赋予一个虚拟变量，并且控制时间虚拟变量，那么本质上就等于固定效应回归。其实Pool OLS回归结果是组间和组内的加权平均结果。组内的结果也就是固定效应的结果。

感谢您的回答，不过我还是入门级水平呢，所以对您说的不是太理解。我要用的确实是pool ols回归，想问问pool 回归是不是就不用控制年度和行业变量来回归了？

可以控制，也可以不控制，一般来说不用对不同时间点的样本个体异质性进行控制。时间虚拟变量不好说，例如你研究关于国际贸易的话题，那么加入世贸组织和之前的情况明显不同，这就需要设定一个时间虚拟变量，回归还是需要根据你研究的问题来

学习了，非常感谢你的回答

混合估计模型就是各个截面估计方程的 截距和斜率项都一样，也就是说回归方程估计结果在截距项和斜率项上是一样的

学习，留痕。

学习了。谢谢

学习了 棒

不知道理解的对不对，混合回归就是不考虑个体在不同时间上的差异，也就是说j将面板数据压缩成截面数据，然后对其进行回归~reg y x1 x2 x3

请问您现在明白了吗？我和你理解的一样~不知道对不对

固定效应回归一般使用个体固定效应回归（控制了地区），还有个双固定效应回归，也就是你说的控制了时间和地区（或行业）

学习了

同意

混合回归就是把每个年份的回归方程混合在一起做最小二乘法
回归方程中分为两个随机扰动项，一个是不随时间变化的，一个是随时间变化的随机扰动项。
如果有不随时间变化的随机扰动项，那pols的estimator不一致。
如果没有不随时间变化的随机扰动项，那pols的estimator一致。

学习了。

请问下，我的是首先检验混合ols还是固定，然后结果是混合，但是存在个体固定效应。然后再检验了固定和随机，结果是固定。最后把各种放一起比较后混合ols的系数正负符合我的论文且显著，fe和re都相反且显著。还有混合ols的拟合度r2最高.
请问各位大神，我到底是混合ols还是固定效应模型啊？混合的话个体效应怎么处理呢，固定的话方向反了怎么办？？

最近misq的文章《Seeing Is Believing? How Including a Video in Fake News Influences Users’ Reporting of the Fake News to Social Media Platforms》中使用了包含固定效应的混合回归，感觉用的好灵活。请问这种使用有什么依据吗？文中也没有相关的检验说明模型来源。

学习了

在面板数据分析中，确实会遇到固定效应、随机效应以及混合OLS模型的选择问题。你提到的情况涉及到几个关键点：

1. **Hausman检验**：用来判断应该使用随机效应（RE）还是固定效应（FE）模型。如果Hausman统计量的p值小于0.05，则应选择固定效应模型，因为它假设个体特异性的影响是与解释变量相关的；反之，如果大于0.05，那么随机效应模型更合适。

2. **F值**：在固定效应回归中，F值用来检验所有解释变量作为整体是否对因变量有显著影响。一个较小的F值可能意味着解释变量整体上没有提供足够的信息来预测因变量的变化，但这不一定意味着混合OLS（或所谓的“随机效应”）模型就一定更优。

3. **混合OLS**：在面板数据背景下，“混合OLS”通常指的是不考虑个体间差异的标准多元线性回归。也就是说，在进行回归时确实忽略了跨时间点的每个个体的特定效应。这与固定效应和随机效应模型不同，后者会分别通过实体（或年份）虚拟变量和实体特定误差项来处理这些效应。

4. **适用场景**：如果混合OLS是你的目标分析方法，那么它适用于这样的假设情况——你认为数据中的个体之间没有系统性的、需要特殊处理的差异。但是，在实际应用中，尤其在面板数据分析中，通常假定存在个体特异性和/或时间特定效应。

5. **选择模型**：决定使用哪种模型（混合OLS、固定效应、随机效应）应该基于理论假设和数据特性。Hausman检验提供了关于模型选择的统计指导，但理解每种方法背后的概念以及它们如何适应你的研究问题是关键。

总之，在你的情况下，如果固定效应模型中的F值较小，并不直接意味着混合OLS更优，而是需要进一步分析为什么固定效应模型的解释力较弱。这可能是因为模型中缺少重要的解释变量、数据问题或是理论假设与实际数据之间的不匹配。在做出模型选择之前，建议深入理解每种方法的概念基础以及它们如何适用于你的研究背景和数据特性。

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