논문리뷰 중 고정 효과 모형을 통해 기업 특성과 예측 정확도의 연관성을 확인하는 것을 확인하였고, 이에 대해 자세히 알아보고자 고정 효과 모형에 대해 공부하였다.
고정 효과 모형(Fixed Effect Model)이란?
- 관찰되지 않은 고정된 특성들이 독립변수와 종속변수 간의 관계에 미치는 영향을 제거하는 통계적 방법
- 각 개체의 고유한 특성에 의한 영향이 아닌, 시간이나 상황에 따라 변화하는 변수를 분석할 수 있다.
고정 효과 모형을 사용할때, 개체 간의 차이가 아닌 개체 내부의 변화만을 고려한다. 논문에서 사용한 OLS 회귀식을 통해 이를 확인할 수 있다. 논문에서 사용된 OLS 회귀식을 통해 이를 확인할 수 있다.
- 종속변수로, 기업 i의 시간 t에서의 예측 실패 여부를 나타냄
- : 독립변수로, 기업 특성을 나타내며 시간에 따라 변할 수 있음
- 는 연도에 따른 고정 효과로, 연도별 차이를 제어함
- 산업별(SIC 두 자리 코드) 고정 효과로, 산업 간 차이를 제어함
- 오차항
이 식에서 고정 효과는 연도와 산업에 따른 변동 요인을 제어하고, 기업 내부에서 일어나는 변화에만 집중하도록 한다.
장점
- 관찰되지 않은 변인의 잠재적 영향을 차단함으로써 더 신뢰성 있는 분석이 가능하다.
단점
- Time-invariant 변수에 대한 정보 상실이 발생할 수 있다. 시간에 따라 변하지 않는 변수는 모형에서 오차항에 포함되어 없어지므로 이에 대한 계수를 추정할 수 없다.
- 개체 내 차이 정보만을 사용하므로, 개체 간 차이와 개체 내 차이 정보를 모두 활용하는 고정 효과 모형보다 표준오차가 커질 수 있다.