固定效應認為,效應是外生固定的,最下一行中和是确定值(無需假定是否和 相關);
随機效應認為,效應是随機的實現,最下一行中和與無關且滿足特定的參數分布;
如果實際上符合随機效應中滿足特定分布的假設,意味着對于每一個observation,其它observation也提供了信息,于是在随機效應下GLS估計比CV估計更有效率;反之,如果實際上是固定效應模型,CV估計是有效率的,而GLS估計則是有偏的,且在隻有N趨于無窮時不一緻;以上兩條說明可能可以用Hausmann檢驗來進行模型選。固定效應的好處在于無需假設各固定效應與解釋變量之間的關系,壞處在于固定效應需要估計更多的參數,因為相當于給每個個體/時間都加一個dummy,另外不随時間/個體變化的變量會被吸收進dummy而無法估計。反之,随機效應需要估計的參數是固定的,而且能估計不随時間/個體變化的變量,但是所需的假設變強了。
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