Фиксированные эффекты с индивидуальными наклонами

Фиксированные эффекты с индивидуальными наклонами (англ. Fixed effects with invidual-specific slopes, fixed effects with individual slopes, FEIS, FE-IS) — разновидность регрессионного анализа на панельных данных с фиксированными эффектами, позволяющая получать оценки не только индивидуального эффекта в общей константе модели (как делает стандартная FE-модель), но и вводить характерные для индивидов в выборке наклоны для независимой переменной. FEIS-оценки были впервые введены в статье (Polachek, Kim, 1994).

Формальный вид

Дж. Вулдридж^[англ.] обобщил предложенный в (Polachek, Kim, 1994) способ оценки с индивидуальными наклонами так, что стандартные FE-оценки были рассмотрены как частный случай FEIS-оценок^[1]. Если общая FEIS-модель выглядит следующим образом:

${\displaystyle y_{it}=x_{it}\beta +w_{it}a_{i}+\epsilon _{it}}$,

где ${\displaystyle y_{it}}$ — отклик, ${\displaystyle x_{it}}$ и ${\displaystyle w_{it}}$ — наблюдаемые изменяющиеся во времени предикторы, ${\displaystyle \beta }$ — регрессионные коэффициенты при них, ${\displaystyle a_{i}}$ — ненаблюдаемые индивидуальные эффекты, а ${\displaystyle \epsilon _{it}}$ — регрессионные остатки, то стандартная FE-модель равносильна выше изложенной при ${\displaystyle w_{it}=1}$.

Применение

Эксперименты по методу Монте-Карло показали, что оценки FEIS более приемлемый выбор, нежели стандартные FE в случае, если допущение о параллельности трендов независимых переменных для разных индивидов не работает^[2].

В Stata^[англ.] модель FEIS реализована через дополнение xtfeis.ado^[3].