请教哪位大侠帮我看看这个Hausman test的结果，谢谢

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hausman fe

---- Coefficients ----
| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B))
| fe re Difference S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
lsp | -.2158431 .0915913 -.3074344 .1254215
lcono | -.0632308 -.1086139 .0453831 .0649329
lmne | -.0169194 -.0134288 -.0034906 .0036163
lse2 | .2403263 .165025 .0753013 .0800443
ltem | .5111149 .7283213 -.2172064 .1425654
ltto | -.4540567 -.5605573 .1065005 .1722439
------------------------------------------------------------------------------
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(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 40.10
Prob>chi2 = 0.0000
这个结果是用随机还是固定呀，谢谢！！！！

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关键词：hausman ausman test Man Aus 结果 大侠 test hausman

踢上来，我感觉是应该使用fe,

却不能肯定，哪位能告诉一下呀？

多谢：）

论坛上有计量的书，看看就知道了吗。

greene、woodridge的书里面就有。

值告诉你结果你还是没有搞清楚啊。

hausman检验是用来检验用fe还是re的，其原假设是re优于fe，从你的结果来看，应该拒绝原假设，所以应该用fe

谢谢songking！！！

我看了一些资料，也是应该用fe。但是fe的结果不是我想要的，所以说这个模型是不健全的，或者是错误的。

大家在修正模型的时候一般都怎么做呀？

有些问题不是光信赖检验就能说明的，就像这样，FE的结果检验支持，但不是你想要的，从本质上说你的模型设置可能有很大问题。

有些线性模型不需要检验直接使用FE的，比如省份间的面板数据模型等。

此外，做一下随机效应和混合数据模型的检验也是非常必要的。

谢谢斑竹的回复！

其实这个FE的结果跟我期望的结果正好相反，在现实生活中不知道该怎么去解释。 举例说明就是期望它是正向的，它却显示反向的，而且严重显著。

而且，奇怪的是，Hausman test拒绝re，但是B-P test的结果却跟Hausman test的结果截然相反，不知道该相信哪一个。有没有人跟我有一样的遭遇啊？

“此外，做一下随机效应和混合数据模型的检验也是非常必要的”斑竹所说的是最后检验F, P值的那个TEST么？

问题多多，谢谢大家！！

在弱弱问一句，Stata里面怎么打引号啊？单引号？

谢谢！

hausman test是用来检验RE是不是可行。因为random effects model相对于fixed effects model有一个extra assumption就是explanatory variables和unobserved individual effects are not correlated. 如果这个假设不能成立，那么RE model的假设不能成立，原则上讲就不能够使用random effects model.

Hausman test的实质就是检验用RE和FE作出来的coefficients是不是significantly different.因为如果这个extra assumption不成立，FE estimator is consistent but random effects estimaor is inconsistent,那么这两种方法得出的estimated coefficients显著不同。你得出的结果就拒绝了原假设，explanatory variable and unobserved individual effects are correlated，RE的前提条件不能够成立，所以你只能使用FE。

STATA提供了Hausman-Taylor estimator来解决这个问题，命令是xthtaylor,但是需要你identify variables correlated with the individual-level effect.

我碰到和你一样的问题,我认为一个可能的原因是FE的基本假设不成立,如特异性误差存在序列相关,这时用FE是不合适的.

一点个人看法.