缺失。Рyit=a+b1xit+其中误差项在时间上和截面上都是相关的，用3个分量表示如下。eit=ui+vt+其中ui~N(0,su2)表示截面随机误差分量；vt~N(0,sv2)表示时间随机误差分量；wit~N(O,sw2)表示混和随机误差分量。同时还假定ui,vt,wit之间互不相关，各自分别不存在截面自相关、时间自相关和混和自相关。上述模型称为随机效应模型。Р随机效应模型和固定效应模型比较，相当于把固定效应模型中的截距项看成两个随机变量。一个是截面随机误差项(ui),一个是时间随机误差项(vt)o如果这两个随机误差项都服从正态分布，对模型估计时就能够节省自由度，因为此条件下只需要估计两个随机误差项的均值和方差。Р假定固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应，而且对均值的离差分别是ui和vt,固定效应模型就变成了随机效应模型。注意：随机效应模型EViwes输出结果中含有公共截距项。РРРРР随机效应模型和固定效应模型哪一个更好些？实际是各有优缺点。随机效应模型的好处是节省自由度。对于从时间序列和截面两方面上看都存在较大变化的数据，随机效应模型能明确地描述出误差来源的特征。固定效应模型的好处是很容易分析任意截面数据所对应的因变量与全部截面数据对应的因变量均值的差异程度。此外，固定效应模型不要求误差项中的个体效应分量与模型中的解释变量不相关。当然，这一假定不成立时，可能会引起模型参数估计的不一致性。Р用EViwes可以估计固定效应模型（包括个体固定效应模型、时刻固定效应模型和时刻个体固定效应模型3种）、随机效应模型、带有AR（1）参数的模型、截面不同回归系数也不同的面板数据模型。Р用EViwes可以选择普通最小二乘法、加权最小二乘法（以截面模型的方差为权）、似不相关回归法估计模型参数。Р友情提示：本资料代表个人观点，如有帮助请下载，谢谢您的浏览!
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