我需要为我的时间相关数据估算重力模型。数据由85个唯一的国家/地区对组成，在20年中估算了一个因变量和8个自变量。
我已经尝试使用简单的线性回归模型估算数据，但这不符合我的需求。
lm(formula = FDIij ~ GDPi + GDPj + REXi + REXj + TRADECi + TRADECj,
data = Regression_Data)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-20874 -1465 -363 571 86448
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -9.231e+03 1.751e+03 -5.273 1.54e-07 ***
GDPi 7.942e-01 6.853e-02 11.589 < 2e-16 ***
GDPj 4.056e-01 1.345e-01 3.015 0.002612 **
REXi -1.272e+01 6.568e+00 -1.937 0.052934 .
REXj 1.050e+02 1.638e+01 6.411 1.92e-10 ***
TRADECi -1.241e+05 1.957e+04 -6.344 2.94e-10 ***
TRADECj 1.415e+05 3.938e+04 3.594 0.000336 ***
我打算针对每个与时间相关的因素获得一些beta，而与时间无关的则保持beta。我想要的模型如下所示： FDI_ijt = alpha_ij + beta_0 + beta GDP_it + beta GDP_jt + beta * REX_jt + beta TRADE_it + beta TRADE_jt + epsilon_ijt