豪斯曼检验显示应该用固定效应模型，但核心解释变量不显著了怎么办

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如题，做豪斯曼检验，结果显示应该用固定效应模型，但核心解释变量不显著，请问这是咋回事呀？要怎么办？是不能使用固定效应模型吗？

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关键词：固定效应模型 豪斯曼检验 解释变量 固定效应 怎么办 豪斯曼检验 固定效应模型

求大神解答！

显示应该用固定效应模型，那就应当使用固定效应模型。至于不显著的问题很正常，不是所有的回归都能一下子直接显著

豪斯曼检验只能说明固定效应模型比随机效应模型更适合该问题，它怎么能保证你核心变量回归系数一定显著呢？

检验结果就是用固定效应模型，不显著就需要调整变量，比如取对数，或者增减控制变量。

给我一把斧头 发表于 2023-9-12 12:19
显示应该用固定效应模型，那就应当使用固定效应模型。至于不显著的问题很正常，不是所有的回归都能一下子直 ...

好的，感谢！

jnutt 发表于 2023-9-12 22:58
豪斯曼检验只能说明固定效应模型比随机效应模型更适合该问题，它怎么能保证你核心变量回归系数一定显著呢？ ...

感谢解答！

杨咩咩mn 发表于 2023-9-13 17:13
检验结果就是用固定效应模型，不显著就需要调整变量，比如取对数，或者增减控制变量。

感谢！通过换控制变量给它整显著了

首先，检测一下解释与被解释变量之间是否显著，如果显著的话在一个一个添加控制，把不合适的控制变量剔除就好；
其次，如果解释与被解释不显著，可以寻找解释与被解释的替换变量；
最后；实在不想变解释与被解释变量，可以尝试缩减样本、变换区间、剔除异常值等手段

从你的描述来看,这是一个panels数据的模型选择问题:

豪斯曼检验结果显示应使用固定效应模型。这意味着存在个体特定效应需要控制。

但是在固定效应模型中,核心解释变量不显著。

出现这种情况的原因可能有:

固定效应模型吸收了解释变量中的部分解释能力。个体效应和解释变量存在高度共线性。

固定效应模型的参数估计效率更低。你的样本量可能不足以产生稳健的参数估计。

解释变量本身的效应就较弱或不显著。

此时建议:

仍然报告固定效应模型。因为经过了模型选择检验。
尝试增加样本量或时间维度,以提高固定效应模型的参数估计效率。
使用随机效应模型进行稳健性检验。随机效应模型参数估计效率更高。
谨慎解释固定效应模型的参数效应。避免过度推定因果关系。