## [Fixed-Effects-Modell](/de/node/52500) Definition Eine Regressionsspezifikation für Panel- oder gruppierte Daten, die unbeobachtete, zeitinvariante Heterogenität zwischen Einheiten durch einheitsspezifische Intercepts oder durch Transformation der Daten (z. B. Within-Transformation) kontrolliert und so Effekte aus der innerhalb-Einheit-Variation über die Zeit identifiziert. ## Prinzip Prinzip Beseitigt Verzerrungen durch ausgelassene zeitinvariante Variablen, indem es einheitsspezifische Konstanten differenziert oder konditioniert; die Identifikation der Koeffizienten beruht daher auf Änderungen innerhalb der Einheiten anstatt auf Querschnittsunterschieden. ## Demonstration Demonstration Die Rendite beruflicher Weiterbildung schätzen mit Paneldaten von Beschäftigten und indem man den Mittelwert jedes Arbeitnehmers von den Beobachtungen subtrahiert (Within-Schätzer), sodass persistente individuelle Fähigkeit, die sich nicht über die Zeit ändert, aus der Schätzgleichung eliminiert wird. ## Fehlanwendung Fehlanwendung Ein Fixed-Effects-Modell anzuwenden, um Effekte zeitinvarianter Kovariaten zu schätzen (z. B. Geschlecht, Zugehörigkeit zu einem Becken) führt zu keiner Schätzung dieser Kovariaten; ebenso kann die Verwendung von Fixed Effects in sehr kurzen Panels mit geringer Within-Variation die Varianz aufblähen und die Aussagekraft reduzieren. ## Konsequenz Konsequenz Wenn angemessen verwendet, eliminieren Fixed Effects Verzerrungen durch alle zeitinvarianten ausgelassenen Störfaktoren und liefern konsistente Schätzungen für zeitvariable Kovariaten, zulasten der Schätzung zeitinvarianter Effekte und mitunter größerer Standardfehler. ## Umkehrung Umkehrung Eine Random-Effects-Spezifikation, die einheitsspezifische Intercepts als zufällige Ziehungen aus einer Verteilung behandelt, die unkorreliert mit den Regressoren ist; diese erlaubt die Schätzung zeitinvarianter Kovariaten, birgt jedoch Verzerrungsrisiken, falls die Unabhängigkeitsannahme verletzt ist. ## Abgrenzung Abgrenzung Gilt für Panel- oder gruppierte Daten mit signifikanter innerhalb-Einheit zeitlicher Variation; adressiert keine Verzerrung durch zeitvariable ausgelassene Variablen und erfordert hinreichende Within-Variation zur Identifikation. ## Semantische Spannung Semantische Spannung Die Spannung zeigt sich zwischen Bias-Reduktion (Fixed Effects schützen besser vor Verzerrung durch ausgelassene Variablen) und Effizienz/Fähigkeit zur Schätzung zeitinvarianter Effekte (Random Effects oder gepoolte Modelle können effizienter sein, bergen aber Bias-Risiken). ## Synthese Synthese Das Fixed-Effects-Modell nutzt einheitsspezifische Konstanten oder Within-Transformationen, um zeitinvariante unbeobachtete Heterogenität zu entfernen, und ermöglicht so konsistente Schätzungen aus Within-Variation, während es auf die Schätzung zeitinvarianter Effekte und mitunter auf Effizienz verzichtet.