Essa parece uma ótima pergunta, pois aborda uma questão de nomenclatura na econometria que perturba os alunos ao mudar para a literatura estatística (livros, professores, etc.). Sugiro que você http://www.amazon.com/Econometric-Analysis-Cross-Section-Panel/dp/0262232197 capítulo 10.
Suponha que sua variável de interesse seja observada em duas dimensões (por exemplo, indivíduos e tempo) depende das características observadas e das não observadas . Se são salários observados, podemos argumentar que é determinado pelas habilidades observadas (educação) e não observadas (talentos, etc.). Mas é claro que habilidades não observadas podem estar correlacionadas com os níveis educacionais. Portanto, isso leva à decomposição do erro:
que é o componente de erro (aleatório) que podemos assumir estar correlacionado com os 's. ie modela as habilidades não observadas do indivíduo como um componente individual aleatório.yeu txeu tvocêeu tyeu tvocêeu t= eeu t+ vEuvEuxvEu
Assim, o modelo se torna:
yeu t= ∑jθjxj+ eeu t+ vEu
Esse modelo geralmente é rotulado como modelo FE, mas, como Wooldridge argumenta, seria mais sensato chamá-lo de modelo ER com componente de erro correlacionado, enquanto que se não estiver correlacionado aos ele se tornará um modelo ER. Portanto, isso responde à sua segunda pergunta, a configuração do FE é mais geral, pois permite a correlação entre e .vEux′svEux′s
Os livros mais antigos de econometria tendem a se referir à FE a um modelo com constantes específicas individuais, infelizmente isso ainda está presente na literatura atual (acho que nas estatísticas eles nunca tiveram essa confusão. Eu definitivamente sugiro as palestras de Wooldridge que desenvolvem a possível questão de incompreensão) )