谢谢，学习了

请问基准回归对应的是差异性分析吗？差异性分析是否是在基准回归的基础上剔除一些变量，然后直接进行回归呢？

就是主回归，其他的模型在这个基础上进行改进

请问基准回归是不是把调节变量剔除掉  然后被解释变量 解释变量 控制变量一起回归呀

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用户——小丁丁tu：
基准回归并不是一个定义，或者一种计量经济学方法，而是“基准模型”的回归结果
一篇完整的论文，有引言，有文献回顾，有理论分析，有实证分析，有结论与政策建议
在理论分析中，基于前人研究结果与个人理论分析/推导会提出论文的基础理论模型与要验证的猜想假说，这个基础理论模型就是基准模型，选用合适的样本数据，对基准模型进行参数回归的结果就是基准回归结果
在基准回归的基础上，展开进一步的探讨，比如IV 比如你说的分位数 等等，并进行稳健性检验，这就是完整的实证分析部分

基准回归并不是一个定义，或者一种计量经济学方法，而是“基准模型”的回归结果。一篇完整的论文，有引言，有文献回顾，有理论分析，有实证分析，有结论与政策建议在理论分析中，基于前人研究结果与个人理论分析/推导会提出论文的基础理论模型与要验证的猜想假说，这个基础理论模型就是基准模型，选用合适的样本数据，对基准模型进行参数回归的结果就是基准回归结果在基准回归的基础上，展开进一步的探讨，比如IV 比如你说的分位数 等等，并进行稳健性检验，这就是完整的实证分析部分。

基准回归（Baseline Regression）在统计学和经济计量学中是指一种基础的或参考的回归分析，用于比较其他更复杂的模型。它的目的是建立一个简单的模型，通常只包含自变量的基本版本或者是最少数量的控制变量，以便后续分析时可以衡量加入更多变量或不同交互项对结果的影响。

例如，在研究某一政策效果时，基准回归可能仅包含与该政策直接相关的变量。当添加其他可能影响结果的变量（如经济指标、地区特征等）时，我们可以比较新模型与基准回归的结果，看这些额外变量是否显著改变了政策效应的估计值。通过这种方式，基准回归帮助我们理解哪些因素对因变量的影响是重要的，并为后续分析提供了一个起点。

简而言之，基准回归就是一个基本模型，用于后续更复杂模型的比较和解释。

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基准回归，到底是静态面板回归，还是OLS回归呢。