普通ols和fe区别 pooled ols和ols

1、stata官网中普通ols和fe区别的回答 ivreg2 和 xtivreg2 之间的差异普通ols和fe区别，与 reg 和 xtreg 之间的差异大体类似说人话 嘛普通ols和fe区别，就是OLS和FEFD模型的差别啦~ xtivreg2 要求必须使用FEFD模型举个栗子 我们知道，OLS加入虚拟变量LSDV等价于FE模型运行以下命令 ivreg2 i；优势避免内生性问题DID能在很大程度上避免内生性问题的困扰，使得政策效应的估计更为准确模型设置科学DID的模型设置科学合理，能够更精确地估计政策实施的效果易于理解和运用DID的原理和模型设置相对简单，易于理解和运用高端性与OLSFE等方法相比，DID在某些情况下被视为更“时尚高端”的；因其能有效地避免内生性问题，以及具有科学易理解的特点，DID越来越受到人们的青睐以下是DID的几个优势1能很大程度上避免内生性问题的困扰2模型设置科学，能更准确地估计政策效应3原理和模型设置简单，容易理解和运用4比OLSFE等方法更具“时尚高端”感需要注意的是；豪斯曼检验是选择固定效应模型和随机效应模型最佳估计方式的方法豪斯曼检验用于检验固定效应模型和随机效应模型的系数差异是否显著如果差异显著，则需使用随机效应模型进行估计否则，应选择固定效应模型以下是在Stata中使用hausman进行模型选择的示例其中，“fe”代表固定效应模型，“re”代表随机效应模型。

2、固定效应模型是指实验结果只想比较每一自变项之特定类目或类别间的差异及其与其普通ols和fe区别他自变项之特定类目或类别间交互作用效果，而不想依此推论到同一自变项未包含在内的其普通ols和fe区别他类目或类别的实验设计对于面板数据有多种估计方法，包括混合OLS固定效应FE随机效应RE和最小二乘虚拟变量LSDV等等。

3、旧方法手动处理为解决此问题，传统做法是先手动去除个体效应，对处理后的数据执行普通最小二乘法OLS估计此过程分为以下步骤1 去除个体效应通过聚类标准误或固定效应模型估计，移除个体间的异质性2 执行 OLS 估计在去除个体效应后，对数据执行 OLS 估计，以获取模型系数新方法。

4、面板数据模型* 1静态面板数据模型FE 和RE 2模型选择FE vs POLS， RE vs POLS， FE vs RE pols混合最小二乘估计3异方差序列相关和截面相关检验 4动态面板数据模型DIDGMM，SYSGMM5面板随机前沿模型 6面板协整分析FMOLS，DOLS说明15均用STATA软件实现， 6用GAUS；能更加准确地估计出政策效应3双重差分法的原理和模型设置很简单，容易理解和运用，并不像空间计量等方法一样让人望而生畏4尽管双重差分法估计的本质就是面板数据固定效应估计，但是DID听上去或多或少也要比OLSFE之流更加“时尚高端”，因而DID的使用一定程度上可以满足“虚荣心”。

5、弱工具变量检验结果需具体问题具体分析1工具变量与内生变量有着相关如果相关性很低则称为弱工具变量，但是工具变量与被解释变量基本没有相关关系工具变量法结果解读IV里弱IV检验，弱IV是指IV与内生解释变量的相关性不强，微弱相关，弱IV会导致用IV估计的结果与用OLS，FE估计的结果相差很大。