一、混合模型(Pooled regression model)
stata指令(完全类似OLS):
regress (后+因变量 自变量) 回归
二、混合模型的假设
1.假设
假设1:误差项与自变量不存在相关关系

否则,存在内生性问题,那么这种回归结果就是不准确的。
假设2:回归系数对不同个体和时间是固定不变的
(无论对于截距项还是回归系数来说,成立的概率都极小)
假设3:误差项相互独立
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2.假设原因
存在个体效应或者时间效应,为什么不能使用混合模型?
原因1:误差项及误差项中的个体效应或时间效应很可能与自变量相关
原因2:截距项的(也可以理解为基准)不同
原因3:存在个体效应或者时间效应时,误差项不相互独立,即误差项之间可能存在相关关系。

本文介绍了混合模型(Pooledregressionmodel)在Stata中的应用,强调了其与OLS类似但处理内生性问题的重要性。主要讨论了三个关键假设,包括误差项与自变量无关、回归系数恒定以及误差项独立性。解释了在存在个体效应或时间效应时采用混合模型的原因。
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