DeHaan E. Using and interpreting fixed effects models[J]. Available at SSRN 3699777, 2021.虽然固定效应在金融经济学研究中无处不在，但许多研究人员对作用的了解有限。这篇论文解释了固定效应如何消除遗漏变量偏差并影响标准误差，并讨论了使用固定效应回归时的常见陷阱。特别关注在 X 变化很小或没有变化的固定效应组（例如
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2023-11-29 14:23:01
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1.0单变量线性回归根据人口预测利润 输入变量只有一个特征 人口，输出变量为利润损失函数 梯度下降函数维度X（m,n）y(m,1) theta(n,1) 导入数据并可视化import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_c
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2024-02-21 10:50:15
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一、我对几种面板数据模型的理解1 混合效应模型 pooled model yit=c+bxit+ᵋit2 固定效应模型fixed-effect model 和随机效应模型random-effects model 就是所有省份，既有相同的部分，即斜率项都相同；也有不同的部分，即截距项不同。 2.1
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2023-11-26 14:22:32
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目录1. 简介2. 异质性处理情况下的 TWFE 回归2.1 TWFE 回归无法识别处理效应的凸组合2.2 问题原因：被禁止的比较2.3 TWFE 回归其他系数的分解结果3. 异质性处理效应下其他稳健估计量3.1 排除动态效应的估计量3.2 允许动态效应的估计量4. 总结与展望5. 参考文献6. 相关推文1. 简介双向固定效应 (TWFE) 是评估处理效应的流行方法之一，研究者长期以来都将 TWF
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2023-12-26 19:43:50
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一、面板数据优点1. 可以解决遗漏变量的问题：遗漏变量由于不可观测的个体差异或“异质性”造成的，如果这种个体差异“不随时间而改变”，则面板数据提供了解决遗漏变量问题的又一利器。2. 提供更多个体动态行为的信息：由于面板数据同时有横截面与时间两个维度，优势它可以解决单独的截面数据或时间序列数据所不能解决的问题。3. 样本容量较大：由于同时有截面维度与时间维度，通常面板数据的样本容量更大，从而可以提高
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2023-10-26 17:03:35
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固定效应vs随机效应参考：统计学中的「固定效应 vs. 随机效应」 - 知乎 (zhihu.com)FE（固定效应，异质性[非随机]截距）：由于面板数据有个体和时间两个维度，所以FE也分为个体固定、时间固定、双固定。例如个体固定，可以类比于方差分析中把不同组别用虚拟变量来表示。我们可以使用“最小二乘虚拟变量回归法”（Least Square Dummy Variable, LSDV）来分析面板数据
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2023-10-09 22:28:44
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目录1.线性回归1.1导入所需模块1.2读取数据1.3模型参数估计2.以下一组统计检验用于模型有效性的定量验证。2.1显著性/重要性3.固定性4.模型的线性度5.独立变量的多重关联性5.1Variance Inflation Factor (VIF)差异性通货膨胀系数(VIF)5.2状态指数Condition Index5.3残留物规范性6.残留物的自相关性6.1ACF and PACF plot
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2023-11-06 21:18:41
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Python 固定效应模型是一种用于处理面板数据的统计方法，它能够有效控制无法观察到的个体偏差，从而提高模型估计的准确性。在我的实践中，常遇到如何实现 Python 固定效应模型的问题。因此，我将记录下从版本对比到性能优化的整个过程，以便其他开发者在面对类似问题时参考。
## 版本对比与兼容性分析
先来看不同版本的兼容性分析。从 Pandas 到 Statsmodels 的不同版本，许多固定效
文章目录一、导入相关库二、获取面板数据三、个体固定效应（一）PanelOLS（二）smf.ols四、时间固定效应（一）PanelOLS（二）smf.ols五、个体固定效应+时间固定效应（一）PanelOLS（二）smf.ols 在本文，我将使用Grunfeld数据集（可在statsmodels.datasets中获得）来演示固定效应模型的使用。 该数据包含11家公司中每家20年的数据：IBM，
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2023-11-24 17:04:16
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面板数据分析与Stata应用笔记整理自慕课上浙江大学方红生教授的面板数据分析与Stata应用课程，笔记中部分图片来自课程截图。笔记内容还参考了陈强教授的《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》一、面板数据的定义面板数据(panel data或longitudinaldata)，指的是在一段时间内跟踪同一组个体(individual)的数据。它既有横截面的维度(n个个体)，又有时间维度(T个时期
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2023-11-10 06:56:25
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昨天跟大家介绍了一款做数据分析的利器—SPSS，不知道大家对这个软件的熟悉程度有没有提高一些呢？今天给大家分享一下如何用SPSS Statistics来进行回归分析，我们通过一个实例来具体了解一下整个分析的过程以及结果的解读。上图中就是本次需要进行回归分析的数据，之前有跟大家说过，SPSS Statistics的界面跟EXCEL是相似的，如果数据量比较小的时候我们可以直接输入到数据视图当中(也可以
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2023-08-10 20:58:09
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这期推送将比较时间固定效应和时间趋势项的区别，并使用两种方法对模型中可能存在的trend进行识别。 1、该文首发于微信公众号DMETP，欢迎关注；2、需要本次推送所使用的数据和代码的朋友，可以在公众号后台对话框内回复关键词trend。一、时间FE & 时间trend在LSDV法下，时间固定效应（time FE）表现为一系列的时间虚拟变量，对于特定年份，若样本所处年份是则记为1，否则记为0。
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2024-04-28 12:00:54
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时钟是整个电路最重要、最特殊的信号，系统内大部分器件的动作都是在时钟的跳变沿上进行, 这就要求时钟信号时延差要非常小, 否则就可能造成时序逻辑状态出错；因而明确FPGA设计中决定系统时钟的因素，尽量较小时钟的延时对保证设计的稳定性有非常重要的意义。1.1 建立时间与保持时间 建立时间（Tsu：set up time）是指在时钟沿到来之前数据从不稳定到稳定所需的时间，如果建立的时间不满足要求那么数
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2024-08-27 13:21:22
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# Python中的固定效应模型回归
固定效应模型（Fixed Effect Model）是一种常用于面板数据分析的统计方法，它的主要目的是去除那些不随时间变化的个体特征的影响，从而能够更准确地估计时间变化因素对因变量的影响。在经济学、社会学等领域，研究者往往会使用固定效应模型来分析不同个体在不同时间点的数据。
在本文中，我们将使用Python中的`statsmodels`库来实现固定效应模型
固定效应、随机效应、相关随机效应–潘登同学的计量经济学笔记 文章目录固定效应、随机效应、相关随机效应--潘登同学的计量经济学笔记固定效应模型固定效应的假设工作培训与废弃率的例子虚拟变量回归固定效应(FE)与一阶差分(FD)随机效应模型
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2024-05-29 11:07:26
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过拟合问题以房价为例P1:欠拟合，或者说算法有高偏差，即模型没有很好拟合训练数据。 P2:刚好合适。 P3:过度拟合，或者说有高方差，如果我们拟合一个高阶多项式，那么这个函数几乎能拟合所有数据(但是不符合房价的价格规律)。如此函数太过庞大，变量太多。 概括地说，过度拟合将会在变量过多时出现，虽然此时假设能很好拟合数据，代价函数很小，导致他无法泛化(generalize,一个假设模型应用到新样本的能
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2024-10-28 08:47:38
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一、问题最近有人问我怎么 Eviews 做回归总是奇异矩阵，一般都是变量问题，毕竟 Eviews 处理面板数据很无力，我就推荐他用 stata ，结果 stata 也不行。 我拿到数据之后发现，原来多个虚拟变量，用 reg 、xtreg 怎么调都是 共线性 ， R2 太小，系数不显著的问题。后来发现，问题出在估计方法有问题：若个体固定效应模型是采用Within回归（xtreg , fe），它会将不
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2023-09-28 18:50:46
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拓展命令：gen lag_y=L.y 产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y 产生一个二阶差分的新变量二．静态(短)面板数据固定效应汇总固定效应篇主要包括混合效应VS固定效应，LSDV方法、双向固定效应等1、检验个体效应(混合效应还是固定效应)(原假设：使用OLS混合模型)xtreg lngd
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2023-12-02 23:59:38
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在数据分析中，控制固定效应（Fixed Effects）是一个常见的技术，尤其在面板数据分析时。我将详细记录我在使用 Python 来控制固定效应过程中的实作经验，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保软硬件环境满足要求。
### 软硬件要求
- **硬件要求**
- CPU: 最低2核，不低于2.5GHz
- 内
导读意义：功能性近红外光谱(fNIRS)可以无创地测量大脑活动。fNIRS光学神经成像已被证明在组水平上具有可重复性，不失为是一个优秀的研究工具，但在单被试水平上的可重复性仍有不足，在临床应用上较为困难。目的：研究短距通道回归(SCR)作为一种在单被试水平上具有更高再现性的fNIRS测量方法的效果。SCR同时考虑了长、短通道的作用，并通过短距通道信息的回归去除混淆的生理变化。方法：使用
