ols回归和固定效应模型区别
OLS回归和固定效应模型的区别主要体现在以下几点：
1. OLS回归：混合估计模型认为各个截面估计方程的截距和斜率项都一样，也就是说回归方程估计结果在截距项和斜率项上是一样的。这种方法可能受到操作者的经验影响，漏掉一些重要变量，或者添加了一些无关变量。
2. 固定效应模型：认为回归方程估计结果在截距项和斜率项上是不一样的。固定效应模型旨在去掉某一些无法观测的变量，使得模型更加准确。具体的做法是，利用两个不同的横截面数据，分别做OLS回归，再将两式相减，取得一个新的等式，以新的等式作为我们新的预测模型。这种方法可以减少无法观测变量造成的模型误差。
在使用方法时，先进行方法检验，检验面板数据适用于混合估计法还是固定效应法，然后再进行豪斯曼检验，确定是用固定效应模型还是随机效应模型。
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