Ước Lượng Trong và Giữa Trong Mô Hình Ảnh Hưởng Ngẫu Nhiên: Lợi Ích và Hạn Chế của Mô Hình Ảnh Hưởng Ngẫu Nhiên Tương Quan và Mô Hình Lai
Tóm tắt
Các mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên tương quan (Mundlak, 1978, Econometrica 46: 69–85; Wooldridge, 2010, Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data [MIT Press]) và mô hình lai (Allison, 2009, Fixed Effects Regression Models [Sage]) được coi là những phương án thay thế hấp dẫn cho các mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và ảnh hưởng cố định tiêu chuẩn vì chúng cung cấp các ước lượng trong biến cấp 1 và cho phép bao gồm cả các biến cấp 2. Tôi sẽ thảo luận về các mô hình này, đưa ra các ví dụ ước lượng và giải quyết một số phức tạp nảy sinh khi kết hợp các hiệu ứng tương tác.
Từ khóa
#ảnh hưởng ngẫu nhiên #mô hình lai #ước lượng trong #mức độ 1 #mức độ 2 #tương tác hiệu ứngTài liệu tham khảo
Baltagi B. H., 2008, Econometric Analysis of Panel Data.
JannB. 2007a. center: Stata module to center (or standardize) variables. Statistical Software Components S444102, Department of Economics, Boston College. http://ideas.repec.org/c/boc/bocode/s444102.html.
Rabe-Hesketh S., 2008, Multilevel and Longitudinal Modeling Using Stata.
Raudenbush S., 1989, Multilevel Modelling Newsletter, 1, 10
Raudenbush S., 1989, Multilevel Modelling Newsletter, 1, 8
Wooldridge J. M., 2010, Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data.