面板資料分析plm

採用plm包，固定、隨機效應模型，hausman過度識別檢驗（原假設是兩個模型一致）；

加入截面變係數，即是按個體分別進行回歸分析。

> #載入面板資料分析包

library("plm", lib.loc="d:/r/r/r-3.1.2/library")
p_csy = plm.data(csy_zero, indexes = c("industry", "year"))
#fix_e = plm(data = p_csy, export ~ human, model = "within")
#summary(fix_e)
#取對數
p_csy$export = log(p_csy$export)
p_csy$human = log(p_csy$human)
#固定效應模型
fix_e = plm(data = p_csy, export ~ human, model = "within")
summary(fix_e)
##判斷隨機效應模型是否與固定效應模型有區別，採用hausman檢驗;
random_e = plm(data = p_csy, export ~ human, model = "random")
phtest(random_e, fix_e)
**結果與固定效應模型相同**
#test = lm(export ~ human + factor(industry) - 1, data = p_csy)
#summary(test)
##截面變係數模型
#按行業分類
list_csy = dlply(p_csy, .variables = "industry")
#匯出結果
for(i in 1:length(list_csy))

固定效應與隨機效應的區別

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