2.时点固定效应模型

时点固定效应模型就是对于不同的截面（时点）有不同截距的模型。如果确知对于不同的截面，模型的截距显著不同，但是对于不同的时间序列（个体）截距是相同的，那么应该建立时点固定效应模型：

yit??t???kxkit?uit (2)

k?2K时点固定效应模型与个体固定效应模型的操作区别在于步骤（2），将时间项选择区选 Period：Fixed（时间固定效应）

得到如下结果：

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接下来用F统计量检验是应该建立混合回归模型，还是个体固定效应回归模型。

。 H0：?i??。模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合回归模型）

H1：模型中不同个体的截距项?t不同（真实模型为时间固定效应回归模型）。

对模型进行检验：

（4965275-4080749）7-1=3.54?F（6,98）T?1F?==219. 0.05URSS408074998(NT?T?K?1)(RRSS?URSS)所以推翻原假设，可以建立时点固定效应回归模型

RRSS求法请参见Eview面板数据之混合回归模型 相应的表达式为：

Consuime?2.6?0.78P1114?Dt?itI? 1237.?D5?...79D7.7 (76.0) R2?0.986,SSE?4080749

其中虚拟变量D1,D2,...,D7的定义是：

?1,如果属于第t个截面，t=1996,...,2002Dt??

0,其他 ?3.时点个体固定效应模型

时点个体固定效应模型就是对于不同的截面（时点）、不同的时间序列（个体）都有不同截距模型。如果确知对于不同的截面、不同的时间序列（个体）模型的截距都显著地不相同，那么应该建立时点个体固定效应模型：

yit??t??t???kxkit?uit (3)

k?2K时点固定效应模型与个体固定效应模型的操作区别在于步骤（2），将截距项选择区域：Cross-section：fixed（个体固定效应），时间项选择区选 Period：Fixed（时间固定效应）

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得到结果如下：

Dependent Variable: CONSUME? Method: Pooled Least Squares Date: 07/21/14 Time: 15:44 Sample: 1996 2002 Included observations: 7 Cross-sections included: 15

Total pool (balanced) observations: 105

Variable C INCOME? Fixed Effects (Cross)

AH--C BJ--C FJ--C HB--C HLJ--C JL--C JS--C JX--C LN--C NMG--C SD--C SH--C

Coefficient 806.6751 0.653338 -94.50854 698.0132 -18.86465 -200.3997 -246.3712 -54.16421 -31.26919 -392.9844 47.39508 -284.2660 -150.8912 465.4906

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Std. Error 221.2143 0.034541

t-Statistic 3.646578 18.91504

Prob. 0.0005 0.0000

SX--C TJ--C ZJ--C

Fixed Effects (Period)

1996--C 1997--C 1998--C 1999--C 2000--C 2001--C 2002--C

-152.6560 103.9569 311.5193 -59.12373 17.95469 -31.45564 -57.24042 36.24382 -29.26415 122.8854

4981.017 1700.985 13.12288 13.67895 13.34821 1.455623

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables) Period fixed (dummy variables) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.993278 Mean dependent var 0.991577 S.D. dependent var 156.1067 Akaike info criterion 2022652. Schwarz criterion -666.9514 Hannan-Quinn criter. 584.0406 Durbin-Watson stat 0.000000

接下来用F统计量检验是应该建立混合回归模型，还是个体固定效应回归模型。

H0：?1=?2=?????N?1和?1=?2=???=?T?1?0： 对模型进行检验：

(RRSS?URSS)（4965275-2022652）（T?N?2）22-2=5.83?F（20,83）F?==17. 0.05URSS2022652(NT?T?N?K?1)83所以推翻原假设，可以建立个体时点固定效应回归模型

D.个体随机效应回归模型估计

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