数据类型
横截面数据：同一时期，多个个体的观测；
时间序列数据：同一个体，多个时期的观测；
面板数据：同一组个体，多个时期的观测；
模型基础假设
设定如下线性模型：
：个体效应，表示那些不随时间改变的影响因素；
：时间效应，用于控制随时间改变因素的影响；
做实证研究时，很多解释变量不能完全被解释，而观测不到的一些因素也会影响到解释变量，例如个体效应和时间效应。在多数情况下都是无法直接观测或难以量化的，因此也就无法进入模型。
固定效应模型
假设：个体效应在组内是固定不变的，个体间的差异反映在每个个体都有一个特定的截距项上
随机效应模型
假设：所有的个体具有相同的截距项，个体间的差异是随机的，这些差异主要反应在随机干扰项的设定上
