r - R中的PLM与时不变变量

Question

我正在尝试分析一个面板数据，其中包括 45 年来收集的每个美国州的观察结果。我有两个随时间变化的预测变量（A，B）和一个不变的（C）。我特别有兴趣了解 C 对因变量 Y 的影响，同时控制 A 和 B，以及跨状态和时间的差异。

这是我拥有的模型，在 R 中使用 plm 包。

random <- plm(Y~log1p(A)+B+C, index=c("state","year"),model="random",data=data)

我的理由是，对于时间不变的变量，我应该使用随机而不是固定效应模型。我的问题是：我的模型和思维是否正确？

提前谢谢你的帮助。

Answer 1

您的答案基于计算基础上的固定效应和随机效应之间的决定。请参阅与不同模型相关的具体假设。豪斯曼检验常用于区分固定效应模型和随机效应模型，但不应作为确定答案（任何好的教科书都会有进一步的细节）。

如果适用的话，合并的 OLS 也可以产生一个很好的模型。在计算上，合并 OLS 还会为您提供时不变变量的估计值。