关于hausman检验为负值的问题？

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我是刚刚学习stata的菜鸟，我在写文章的时候发现随机效应都能通过B-P检验，而在对固定效应的hausman检验时，其检验值均为负数，不知道该怎么处理。hausman检验的原假设是接受随机效应，备选假设是接受固定效应，那么在hausman检验通过的情况下，拒绝原假设，接受固定效应，那么是不是可以这么说，如果hausman检验不能通过的情况下就接受随机效应。望各位stata前辈多多指教！还有一个问题，如果hausman检验后的P值为0.095，那么我们可不可以说在5%的显著性检验下通不过检验，即我们可以选择随机效应模型进行分析。谢谢。

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关键词：Hausman检验 hausman ausman Man Aus 文章 模型

hausman不是检验一个吧
命令是hausman fe re的
呵呵

2# hxlmervyn
hausman检验是xtreg******,fe 储存结果；xtreg*******,re储存结果，然后是hausman.fe.

hausman，D矩阵要损失cross-section 单位个自由度，因此，一般是认为RE成立。

4# mmsm863
要在什么样的情况下我们可以用随机效应进行分析！谢谢！

hausman 检验统计量为负，可以认为是原假设不成立，应该采用 FE。
可以考虑采用 xtoverid 命令作为替代性检验方法。
详见：http://www.stata.com/statalist/archive/2007-07/msg00482.html
参考 Wooldridge(2002,p.290)， 对该检验统计量的原理和表达式进行了详细说明。

6# arlionn
谢谢，原来你是连老师啊！~

是啊，我发现是连老师的时候也激动了一下呢，连老师的STATA课程不错，讲的很清楚，在论坛上回答问题也很耐心。

xtreg codcrbz agdp1 agdp1agdp1, fe

Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =        84
Group variable (i): id                          Number of groups   =         4

R-sq:  within  = 0.8114                         Obs per group: min =        21
       between = 0.2815                                        avg =      21.0
       overall = 0.6496                                        max =        21

                                                F(2,78)            =    167.74
corr(u_i, Xb)  = -0.0385                        Prob > F           =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
     codcrbz |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       agdp1 |   .0051631   .0005732     9.01   0.000     .0040218    .0063043
  agdp1agdp1 |  -5.19e-08   1.62e-08    -3.21   0.002    -8.42e-08   -1.97e-08
       _cons |   115.1847   3.551677    32.43   0.000     108.1138    122.2555
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |   18.72669
     sigma_e |  13.045822
         rho |  .67325932   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(3, 78) =    40.76               Prob > F = 0.0000

.
. est store fe3

.
. xtreg codcrbz agdp1 agdp1agdp1,re

Random-effects GLS regression                   Number of obs      =        84
Group variable (i): id                          Number of groups   =         4

R-sq:  within  = 0.8110                         Obs per group: min =        21
       between = 0.2917                                        avg =      21.0
       overall = 0.6528                                        max =        21

Random effects u_i ~ Gaussian                   Wald chi2(2)       =    290.67
corr(u_i, X)       = 0 (assumed)                Prob > chi2        =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
     codcrbz |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       agdp1 |   .0053324   .0006186     8.62   0.000       .00412    .0065448
  agdp1agdp1 |  -5.77e-08   1.75e-08    -3.30   0.001    -9.21e-08   -2.34e-08
       _cons |   114.4698   5.472366    20.92   0.000     103.7441    125.1954
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  7.2056865
     sigma_e |  13.045822
         rho |  .23376102   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------

.
. est store re3

.
. hausman fe3 re3

Note: the rank of the differenced variance matrix (1) does not equal the number of coefficients being tested (2); be sure this is what you
        expect, or there may be problems computing the test.  Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly
        consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale.

                 ---- Coefficients ----
             |      (b)          (B)            (b-B)     sqrt(diag(V_b-V_B))
             |      fe3          re3         Difference          S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
       agdp1 |    .0051631     .0053324       -.0001693               .
  agdp1agdp1 |   -5.19e-08    -5.77e-08        5.80e-09               .
------------------------------------------------------------------------------
                           b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
            B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

    Test:  Ho:  difference in coefficients not systematic

                  chi2(1) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
                          =    -0.53    chi2<0 ==> model fitted on these
                                        data fails to meet the asymptotic
                                        assumptions of the Hausman test;
                                        see suest for a generalized test

. hausman fe3 sigmaless
estimation result sigmaless not found
r(111);

. hausman fe3 sigmamore
estimation result sigmamore not found
r(111);

. hausman fe3 ,sigmaless

Note: the rank of the differenced variance matrix (1) does not equal the number of coefficients being tested (2); be sure this is what you
        expect, or there may be problems computing the test.  Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly
        consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale.

                 ---- Coefficients ----
             |      (b)          (B)            (b-B)     sqrt(diag(V_b-V_B))
             |      fe3          re3         Difference          S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
       agdp1 |    .0051631     .0053324       -.0001693               .
  agdp1agdp1 |   -5.19e-08    -5.77e-08        5.80e-09               .
------------------------------------------------------------------------------
                           b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
            B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

    Test:  Ho:  difference in coefficients not systematic

                  chi2(1) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
                          =    -0.05    chi2<0 ==> model fitted on these
                                        data fails to meet the asymptotic
                                        assumptions of the Hausman test;
                                        see suest for a generalized test

. hausman fe3, sigmamore

Note: the rank of the differenced variance matrix (1) does not equal the number of coefficients being tested (2); be sure this is what you
        expect, or there may be problems computing the test.  Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly
        consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale.

                 ---- Coefficients ----
             |      (b)          (B)            (b-B)     sqrt(diag(V_b-V_B))
             |      fe3          re3         Difference          S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
       agdp1 |    .0051631     .0053324       -.0001693               .
  agdp1agdp1 |   -5.19e-08    -5.77e-08        5.80e-09               .
------------------------------------------------------------------------------
                           b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
            B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

    Test:  Ho:  difference in coefficients not systematic

                  chi2(1) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
                          =    -0.12    chi2<0 ==> model fitted on these
                                        data fails to meet the asymptotic
                                        assumptions of the Hausman test;
                                        see suest for a generalized test
急求解决hausman为负值的情况