[什么叫杜邦分析的三因素模型]杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况。具体来说，它是一种用来评价公司赢利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业...+阅读
固定效应回归是一种控制面板数据中随个体变化但不随时间变化的百一类变量方法。
固定效应模型（fixed effects model）有n个不同的截距，其中一个截距对于一个个体。可以用一系列二值变量来表示这些截距。
固定效应模型是指实验结果只想比较每一自变项之特定类目或类度别间的差异及其与其问他自变项之特定类目或类别间交互作用效果，而不想依此推论到同一自变项未包含在内的其他类目或类别的实验设计。研究者想知道教师的认知类型在不同教学方法情境中，对儿童学习数学的效果有何不同，其中答教师和学生的认知类型，均指场地依赖型和场地独立型，而不同的教学方法，则指启发式、讲演式、编序式。当实验结束时，研内究者仅就两种类型间的交互作用效果及类型间的差异进行说明，而未推论到其他认知类型，或第四种容教学方法。象此种实验研究模式，即称为固定效果模式。
请问固定效应模型能不能用于时间序列数据
你去寻找“固定效应模型”“混合效应模型”方面的面板数据资料。
我有个课件，但是比较简单。建议你搜索一下，应用混合效应的论文不少
是时间序列模型，面板数据还要包括多个截面的，多个自变量就是多元的时间序列模型。举个例子，如果考虑2000-2010年某公司的多个财务指标变量，既包含时间，又有多个自变量，属时间序列模型；但如果考虑2000-2010年多个不同公司的几个财务指标变...
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在经济运行过程中，广泛存在时间滞后效应。某些经济变量不仅受到同期各种因素的影响，而且也受到过去某些时期的各种因素甚至自身的过去值的影响。通常把这种过去时期的，具有滞后作用的变量叫做滞后变量（lagged variable），含有滞后变量的模型...
好像不可以吧，如果要是panel data当然是没问题的。 如果是时间序列数据，可以用var，协整
我用stata对一个模型进行回归分析固定效应的要不要把那个方程输
不一定，首先变量提示由于共线性被剔除有两种原因，一种是正常的，不用管，一种是不正常的，需要处理，不过总的来说无论你是否处理，它都不会进入回归（stata会自动忽略），要处理的都是你的模型假设。 正常的，就是说例如这样：我们假设我们分析的群体是51~80岁的，我们想把年龄分成三组，变量1是虚拟变量代表在50~60岁间（是=1，否=0），变量2是虚拟变量代表在61~70岁间，变量3是虚拟变量代表在71~80岁间。那么当你回归时加入这三个虚拟变量控制年龄的时候，因为这三个变量的和一定为1（共线性），所以系统会自动忽略其中一个，但是这个时候你不用在模型中删除那个被忽略的变量，因为这是正常的，这代表那个变量被自动选为基准组。我们在解释其他组的变量的系数上，也是解释为“相对于被忽略的那个基准组，这个变量所代表的组如何影响因变量，这个组是有平均比起基准组更多还是更少的因变量“。
不正常的，就是说明明不是分组的虚拟变量，但也有共线性。比如说可能是这样，你想看丈夫和妻子的年龄差，然后又希望控制丈夫和妻子的年龄，这时由于（年龄差=年龄相减）产生了共线性，这说明你的模型本身就设定失误，我们只需要控制丈夫的年龄就可以达到都控制的效果。 也可能是...不一定，首先变量提示由于共线性被剔除有两种原因，一种是正常的，不用管，一种是不正常的，需要处理，不过总的来说无论你是否处理，它都不会进入回归（stata会自动忽略），要处理的都是你的模型假设。 正常的，就是说例如这样：我们假设我们分析的群体是51~80岁的，我们想把年龄分成三组，变量1是虚拟变量代表在50~60岁间（是=1，否=0），变量2是虚拟变量代表在61~70岁间，变量3是虚拟变量代表在71~80岁间。
那么当你回归时加入这三个虚拟变量控制年龄的时候，因为这三个变量的和一定为1（共线性），所以系统会自动忽略其中一个，但是这个时候你不用在模型中删除那个被忽略的变量，因为这是正常的，这代表那个变量被自动选为基准组。我们在解释其他组的变量的系数上，也是解释为“相对于被忽略的那个基准组，这个变量所代表的组如何影响因变量，这个组是有平均比起基准组更多还是更少的因变量“。 不正常的，就是说明明不是分组的虚拟变量，但也有共线性。比如说可能是这样，你想看丈夫和妻子的年龄差，然后又希望控制丈夫和妻子的年龄，这时由于（年龄差=年龄相减）产生了共线性，这说明你的模型本身就设定失误，我们只需要控制丈夫的年龄就可以达到都控制的效果。
也可能是这样：你想看”是否退休“对因变量的影响，但是因为你的样本比较窄，比如是”20~50“岁的样本，导致所有人都没有退休，”是否退休“变量对所有人都是0（没退休），所以被忽略掉，这时就意味着你的样本不支持做你想要的模型，此时也只得删掉这个变量了。
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