以下哪种模型假设个体效应与解释变量[1]无关?A. 固定效应模型(FE)B. 随机效应模型(RE)C. 混合回归模型(PooledOLS)D. 动态面板模型

考查要点：本题主要考查对不同面板数据模型基本假设的理解，特别是个体效应与解释变量之间关系的假设差异。

解题核心思路：

• 固定效应模型（FE）假设个体效应与解释变量相关，通过消除个体效应来保证估计的一致性。
• 随机效应模型（RE）假设个体效应与解释变量不相关，将个体效应视为随机扰动的一部分。
• 混合回归模型（Pooled OLS）未明确处理个体效应，可能忽略个体异质性。
• 动态面板模型通常处理滞后因变量，假设条件更复杂。

破题关键：明确各模型对“个体效应与解释变量是否相关”的核心假设，直接对应选项即可。

选项分析

A. 固定效应模型（FE）

• 假设：个体效应与解释变量相关。
• 处理方式：通过引入个体虚拟变量或第一差分消除个体效应的影响。
• 结论：不满足题目中“无关”的条件。

B. 随机效应模型（RE）

• 假设：个体效应与解释变量不相关。
• 处理方式：将个体效应视为随机扰动，通过广义最小二乘法（GLS）调整标准误。
• 结论：直接满足题目条件。

C. 混合回归模型（Pooled OLS）

• 假设：未明确处理个体效应，可能忽略个体异质性。
• 问题：若个体效应与解释变量相关，估计量有偏。
• 结论：不满足题目条件。

D. 动态面板模型

• 核心：处理滞后因变量作为解释变量，假设条件复杂。
• 结论：未明确说明个体效应与解释变量无关。