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1、（2）提供更多个体动态行为的信息。

2、1、个体效应（Individual Effects）：面板数据模型可以捕捉到个体间的固定效应当使用FE时，我们设个人内部的某些东西可能会影响预测或结果变量，我们需要控制这些。

3、这就是背后的基本原理：实体误项与预测变量之间的相关性设。

4、FE模型去掉这些时不变特性的影响，这样我们就可以评估结果变量上的预测因子。

5、 FE模型的另一个重要设是这些time-invariant特征是的个体，不应该与其他个体相关特征。

6、每个实体是不同的，因此实体的误项和常数(捕捉个体特征)不应该与其他特征相关联。

7、如果误项是相关的，那么FE是不合适的，因为推论可能是不正确的，你需要建立这种关系的模型(可能使用随机效应)，需要使用豪斯曼检验，，即个体特定的影响因素。

8、通过控制个体固定效应，我们可以更准确地估计其他自变量对因变量的影响。

9、1、固定效应模型的估计。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。