R中具有时不变变量的PLM

Question

我正在尝试分析一个面板数据，其中包括美国每个州在45年内收集的观察数据。我有两个随时间变化的预测变量(A，B)和一个不变的变量(C)。我特别感兴趣的是知道C对因变量Y的影响，同时控制A和B，以及不同状态和时间的差异。

这是我的模型，使用R中的plm包。

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

我的推理是，对于时间不变的变量，我应该使用随机而不是固定的效果模型。我的问题是:我的模型和思维是否正确？

提前感谢您的帮助。

Answer 1

关于固定效果和随机效果之间的决定，你的答案是基于计算理由的。请参阅与不同模型相关的具体假设。豪斯曼检验经常被用来区分固定效应模型和随机效应模型，但不应被视为确定的答案(任何好的教科书都会有更多细节)。

而且，如果适用的话，池化的OLS可以产生一个很好的模型。在计算上，池化OLS还将给出时间不变变量的估计值。