panel data固定效应和随机效应模型的选择？

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做了豪斯曼检验和BP检验，都通过了，怎么选用固定效应还是随机效应模型呢？模型结果如下：
. xtreg  lnintery lnv213 lnv210 lnf5 lnf349 lnguoyou lnwaizi lncout, fe

Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =     70464
Group variable: sample                          Number of groups   =     23488

R-sq:  within  = 0.6612                         Obs per group: min =         3
       between = 0.1745                                        avg =       3.0
       overall = 0.2357                                        max =         3

                                                F(7,46969)         =  13095.35
corr(u_i, Xb)  = -0.4442                        Prob > F           =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
    lnintery |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      lnv213 |   .0143416   .0004146    34.59   0.000      .013529    .0151543
      lnv210 |  -.7807843   .0047838  -163.22   0.000    -.7901605    -.771408
        lnf5 |    .006831   .0013178     5.18   0.000     .0042481     .009414
      lnf349 |   .1579713   .0033602    47.01   0.000     .1513853    .1645573
    lnguoyou |   .0021027   .0126293     0.17   0.868    -.0226508    .0268563
     lnwaizi |  -.0271663   .0128926    -2.11   0.035     -.052436   -.0018966
      lncout |   .6994367   .0027664   252.83   0.000     .6940145     .704859
       _cons |   2.731985   .0272669   100.19   0.000     2.678541    2.785428
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .96921087
     sigma_e |  .32330252
         rho |  .89987058   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(23487, 46969) =    15.28        Prob > F = 0.0000

. est store fe

. xtreg  lnintery lnv213 lnv210 lnf5 lnf349 lnguoyou lnwaizi lncout, re

Random-effects GLS regression                   Number of obs      =     70464
Group variable: sample                          Number of groups   =     23488

R-sq:  within  = 0.6270                         Obs per group: min =         3
       between = 0.2657                                        avg =       3.0
       overall = 0.3273                                        max =         3

Random effects u_i ~ Gaussian                   Wald chi2(7)       =  78582.47
corr(u_i, X)       = 0 (assumed)                Prob > chi2        =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
    lnintery |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      lnv213 |   .0153222   .0004418    34.68   0.000     .0144562    .0161882
      lnv210 |  -.7055055   .0043463  -162.32   0.000    -.7140242   -.6969869
        lnf5 |   .0368264   .0013172    27.96   0.000     .0342447     .039408
      lnf349 |   .3083644   .0034798    88.62   0.000     .3015442    .3151847
    lnguoyou |  -.0843309   .0130275    -6.47   0.000    -.1098643   -.0587975
     lnwaizi |  -.1320997   .0132531    -9.97   0.000    -.1580753   -.1061242
      lncout |   .6068603   .0027685   219.20   0.000     .6014341    .6122865
       _cons |   1.032505   .0216639    47.66   0.000     .9900448    1.074966
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |   .6323744
     sigma_e |  .32330252
         rho |  .79278354   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------

. est store re

. hausman fe

                 ---- Coefficients ----
             |      (b)          (B)            (b-B)     sqrt(diag(V_b-V_B))
             |       fe           re         Difference          S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
      lnv213 |    .0143416     .0153222       -.0009805               .
      lnv210 |   -.7807843    -.7055055       -.0752787        .0019984
        lnf5 |     .006831     .0368264       -.0299953        .0000415
      lnf349 |    .1579713     .3083644       -.1503932               .
    lnguoyou |    .0021027    -.0843309        .0864336               .
     lnwaizi |   -.0271663    -.1320997        .1049334               .
      lncout |    .6994367     .6068603        .0925765               .
------------------------------------------------------------------------------
                           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(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
                          =    41875.75
                Prob>chi2 =      0.0000
                (V_b-V_B is not positive definite)

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关键词：panel data 随机效应模型 Panel 固定效应 Data 模型 效应 随机 Data Panel

楼主最后得出的P值也就是Prob>chi2 =  0.0000，故强烈拒绝原假设“H0：ui与xit，zi不相关”，认为应该使用固定效应模型，而非随机效应模型。
具体请看，陈强，高级计量经济学及STATA应用，高等教育出版社，第162页。

使用固定效应模型。见an introduction to modern econometrics using stata  p.231

对于固定效应还是随机效应，用Humans检验！！！
从上面看，应该是固定

一般情况下，没有足够证据表明个体效应与解释变量无关的话，一般都采用固定效应模型！

从结果看，应该使用固定效应模型

路过的大侠给看一下，我的hausman检验是0.9433，应该怎么办？

p>0.05或你定的置信度 就不能拒绝原假设 用随机效应模型
反之就是固定

有两种方式，第一种是看你的样本选择，如果是全样本做实证，那么就是固，否则是随，第二种好像是用一个什么Hans··检验来着，记不清楚了！

请问Prob > chi2 = 0.0000是拒绝原假设还是无法拒绝原假设？谢谢。