睡前水一发，有纰漏还请见谅。
大部分(或者说我接触过的大部分)固定效应模型就是指个体固定效应模型。在这类模型中，截距项代表个体异质性，不随时间变化，无法被观测。这样通常的方法就无法对其进行估计，而如果单纯的不考虑它，又会产生遗漏变量的问题。对这类模型，我们的个体固定效应模型估计策略就是方程两边对时间取平均，所得新的方程与原方程做差消去这个截距项，再用OLS估计，所得估计量就是一致的。这就解决了不随时间变化，但因个体而异的遗漏变量问题。
当然，也可使用LSDV法进行上述估计，这种方法的优点在于可以估计不随时间变化的个体特征，缺点是引入一大堆虚拟变量，一是看起来麻烦，二是一不小心就超过软件的能力范围了。。
时间固定效应模型是指，在需要考虑的模型中，有不随个体变化，但是随时间变化的变量。在这时，我们考虑个体固定效应的同时，还需要考虑时间固定效应。两者都考虑的模型也就是我们说的双向固定效应模型了。这种模型通常的估计策略就是LSDV方法(虚拟变量大法好)。如果嫌麻烦，同时又能证明ds随着时间的流逝，模型中的变量变化幅度大致相同，那么直接引入一个时间趋势项就好了。
版权声明：本文为weixin_36236774原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。