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ya que QZµ = QιNT = 0. Es decir, la matriz Q saca los efectos individuales. Ahora hay que
invertir una matriz de (K × K) y no de (N + K) × (N + K) como antes. El estimador es
y, igual que siempre,
var(
~
2
1
) ( X 'QX
) .Esta regresión también se conoce como regresión
Within. Para ver qué hace la matriz Q considere el modelo
tomando promedios sobre el tiempo se obtiene
restando estas expresiones se obtiene el modelo sin dummies e intercepto
Para obtener el estimador de α se puede sacar el promedio de todas las observaciones
El estimador es
En forma similar se puede recuperar los µi asumiendo que 0
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En el caso de una regresión con componente del error tipo two-way se incluye un componente
temporal.
donde λt es un efecto temporal no observable y υit sigue siendo ruido blanco.
En términos vectoriales, el error puede escribirse como
N
i1
i
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(13)
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