hausman检验的问题

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<P><STRONG> xtreg lnrenshu lnchanzhi lnjiaoyi,re</STRONG></P>
<P>Random-effects GLS regression                   Number of obs      =        90<BR>Group variable (i): diqu                        Number of groups   =        30</P>
<P>R-sq:  within  = 0.8090                         Obs per group: min =         3<BR>       between = 0.9025                                        avg =       3.0<BR>       overall = 0.8945                                        max =         3</P>
<P>Random effects u_i ~ Gaussian                   Wald chi2(2)       =    382.73<BR>corr(u_i, X)       = 0 (assumed)                Prob > chi2        =    0.0000</P>
<P>------------------------------------------------------------------------------<BR>    lnrenshu |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]<BR>-------------+----------------------------------------------------------------<BR>   lnchanzhi |     .56956   .0296725    19.19   0.000      .511403     .627717<BR>    lnjiaoyi |   .2627388   .1285364     2.04   0.041     .0108122    .5146655<BR>       _cons |   .0980925   .2668823     0.37   0.713    -.4249872    .6211723<BR>-------------+----------------------------------------------------------------<BR>     sigma_u |  .16086322<BR>     sigma_e |  .06109407<BR>         rho |  .87394282   (fraction of variance due to u_i)<BR>------------------------------------------------------------------------------</P>
<P>. <BR>. <BR>. xttest0</P>
<P>Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects:</P>
<P>        lnrenshu[diqu,t] = Xb + u[diqu] + e[diqu,t]</P>
<P>        Estimated results:<BR>                         |       Var     sd = sqrt(Var)<BR>                ---------+-----------------------------<BR>                lnrenshu |   1.066039       1.032491<BR>                       e |   .0037325       .0610941<BR>                       u |    .025877       .1608632</P>
<P>        Test:   Var(u) = 0<BR>                              chi2(1) =     7.25<BR>                          Prob > chi2 =     0.0071</P>
<P>. xthausman<BR>(Warning:  xthausman is no longer a supported command; use -hausman-.  For<BR> instructions, see help hausman.)</P>
<P><BR>Hausman specification test</P>
<P>                ---- Coefficients ----<BR>             |      Fixed       Random<BR>    lnrenshu |    Effects      Effects       Difference<BR>-------------+-----------------------------------------<BR>   lnchanzhi |   .3733278       .56956        -.1962322<BR>    lnjiaoyi |    .036573     .2627388        -.2261658</P>
<P>    Test:  Ho:  difference in coefficients not systematic</P>
<P>                 chi2(  2) = (b-B)'[S^(-1)](b-B), S = (S_fe - S_re)<BR>                           =     5.27<BR>                 Prob>chi2 =     0.0717<BR></P>
<P>该检验选择FE、RE？（如何看临界值？）</P>

<P>还有：</P>
<P>xtreg lnrenshu lnchanzhi lnjiaoyi,re</P>
<P>Random-effects GLS regression                   Number of obs      =        90<BR>Group variable (i): diqu                        Number of groups   =        30</P>
<P>R-sq:  within  = 0.8090                         Obs per group: min =         3<BR>       between = 0.9025                                        avg =       3.0<BR>       overall = 0.8945                                        max =         3</P>
<P>Random effects u_i ~ Gaussian                   Wald chi2(2)       =    382.73<BR>corr(u_i, X)       = 0 (assumed)                Prob > chi2        =    0.0000</P>
<P>------------------------------------------------------------------------------<BR>    lnrenshu |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]<BR>-------------+----------------------------------------------------------------<BR>   lnchanzhi |     .56956   .0296725    19.19   0.000      .511403     .627717<BR>    lnjiaoyi |   .2627388   .1285364     2.04   0.041     .0108122    .5146655<BR>       _cons |   .0980925   .2668823     0.37   0.713    -.4249872    .6211723<BR>-------------+----------------------------------------------------------------<BR>     sigma_u |  .16086322<BR>     sigma_e |  .06109407<BR>         rho |  .87394282   (fraction of variance due to u_i)<BR>------------------------------------------------------------------------------</P>
<P> lnjiaoyi的显著性水平是多少？</P>


<P>呵呵，问两个菜鸟的问题。</P>

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关键词：Hausman检验 hausman ausman Aus Man between overall groups within

. xthausman
(Warning: xthausman is no longer a supported command; use -hausman-. For
instructions, see help hausman.)

Hausman specification test

---- Coefficients ----
| Fixed Random
lnbizhong | Effects Effects Difference
-------------+-----------------------------------------
lnchanzhi | .1255044 .1570377 -.0315333
lnziben | -.0495003 -.0614383 .0119379
jiaoyi | .0623455 .1069021 -.0445567

Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2( 3) = (b-B)'[S^(-1)](b-B), S = (S_fe - S_re)
= 12.16
Prob>chi2 = 0.0069

这个应该选择FE？应该到达多少才能选择FE？谢谢了？

xtreg lngdpp lnziben lnrenli,fe

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 339
Group variable (i): diqu Number of groups = 31

R-sq: within = 0.8299 Obs per group: min = 9
between = 0.8888 avg = 10.9
overall = 0.8632 max = 11

F(2,306) = 746.31
corr(u_i, Xb) = -0.6694 Prob > F = 0.0000

------------------------------------------------------------------------------
lngdpp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
lnziben | .8730654 .0338547 25.79 0.000 .8064478 .9396829
lnrenli | .9177117 .1054014 8.71 0.000 .7103084 1.125115
_cons | -1.101641 .2802304 -3.93 0.000 -1.653063 -.5502186
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | .25466526
sigma_e | .12663484
rho | .80175265 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(30, 306) = 22.85 Prob > F = 0.0000

.
. xtreg lngdpp lnziben lnrenli lnjiaoyi,fe

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 327
Group variable (i): diqu Number of groups = 30

R-sq: within = 0.8415 Obs per group: min = 8
between = 0.8918 avg = 10.9
overall = 0.8641 max = 11

F(3,294) = 520.48
corr(u_i, Xb) = -0.7367 Prob > F = 0.0000

------------------------------------------------------------------------------
lngdpp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
lnziben | .8362424 .0363819 22.99 0.000 .7646405 .9078443
lnrenli | 1.288762 .1289085 10.00 0.000 1.035062 1.542462
lnjiaoyi | .0964857 .0662568 1.46 0.146 -.0339121 .2268835
_cons | -1.632522 .3699249 -4.41 0.000 -2.360558 -.9044855
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | .28110029
sigma_e | .12243756
rho | .84053586 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(29, 294) = 24.44 Prob > F = 0.0000

.
jiaoyi这个变量不显著吗？R2减少了，是不是还不显著？

以下是引用YUZCP在2007-2-5 11:25:00的发言：

xtreg lngdpp lnziben lnrenli,fe

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 339
Group variable (i): diqu Number of groups = 31

R-sq: within = 0.8299 Obs per group: min = 9
between = 0.8888 avg = 10.9
overall = 0.8632 max = 11

F(2,306) = 746.31
corr(u_i, Xb) = -0.6694 Prob > F = 0.0000

------------------------------------------------------------------------------
lngdpp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
lnziben | .8730654 .0338547 25.79 0.000 .8064478 .9396829
lnrenli | .9177117 .1054014 8.71 0.000 .7103084 1.125115
_cons | -1.101641 .2802304 -3.93 0.000 -1.653063 -.5502186
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | .25466526
sigma_e | .12663484
rho | .80175265 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(30, 306) = 22.85 Prob > F = 0.0000

.
. xtreg lngdpp lnziben lnrenli lnjiaoyi,fe

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 327
Group variable (i): diqu Number of groups = 30

R-sq: within = 0.8415 Obs per group: min = 8
between = 0.8918 avg = 10.9
overall = 0.8641 max = 11

F(3,294) = 520.48
corr(u_i, Xb) = -0.7367 Prob > F = 0.0000

------------------------------------------------------------------------------
lngdpp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
lnziben | .8362424 .0363819 22.99 0.000 .7646405 .9078443
lnrenli | 1.288762 .1289085 10.00 0.000 1.035062 1.542462
lnjiaoyi | .0964857 .0662568 1.46 0.146 -.0339121 .2268835
_cons | -1.632522 .3699249 -4.41 0.000 -2.360558 -.9044855
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | .28110029
sigma_e | .12243756
rho | .84053586 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(29, 294) = 24.44 Prob > F = 0.0000

.
jiaoyi这个变量不显著吗？R2减少了，是不是还不显著？

说错了，R2增加了，而jiaoyi这个变量是不是不显著？

以下是引用YUZCP在2007-2-4 16:40:00的发言：

Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2( 2) = (b-B)'[S^(-1)](b-B), S = (S_fe - S_re)
= 5.27
Prob>chi2 = 0.0717

该检验选择FE、RE？（如何看临界值？）

命令“hausman p q”，其中，p为（无论原假设是否成立）一致估计量的结果，q为（当原假设成立时）有效估计量的结果。比较FE与RE时，一般p是FE估计量的结果，q是RE估计量的结果。

一般地，拒绝原假设，选择FE；未拒绝原假设，选择RE。

检验结果中的“Prob>chi2 ”表示拒绝原假设所犯的弃真错误的概率（通俗地说，该概率越小，越应该拒绝原假设）。若把显著水平定为5%，上述结果表明，不能拒绝原假设。可选择RE模型。

以下是引用YUZCP在2007-2-4 16:40:00的发言：…

------------------------------------------------------------------------------
lnrenshu | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
lnchanzhi | .56956 .0296725 19.19 0.000 .511403 .627717
lnjiaoyi | .2627388 .1285364 2.04 0.041 .0108122 .5146655
_cons | .0980925 .2668823 0.37 0.713 -.4249872 .6211723
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | .16086322
sigma_e | .06109407
rho | .87394282 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------

lnjiaoyi的显著性水平是多少？

单参数检验的原假设是“参数的真实值为零”。“P>|z|”表示拒绝原假设所犯的弃真错误的概率。这里最好不说“lnjiaoyi的显著性水平是多少”，而说“对于事先给定的显著性水平”，通过上面的结果来判断是否拒绝原假设。

若把显著水平定在5%，则上面结果表明，可以拒绝原假设，不认为“参数的真实值为零”。通俗地说，lnjiaoyi的系数不显著为零。通常谈到的“影响显著的变量”，其实指：对于给定的显著性水平，拒绝了“该变量的系数的真实值为零”的原假设。

对于原假设，严格说，最好只谈“拒绝”或“未拒绝”，而不谈“是否接受”。

太感谢了。谢谢斑竹。

如果根据HAUSMAN检验选择模型不符合经济涵义呢？这时应该根据经济涵义来选择模型吗？谢谢斑竹能够回答。如果这个显著性水平往往是人为定的，如果正好是5%左右，而两个模型都有经济含义，只是回归系数大小略有不同，应该如果选择模型呢？

在加入一个解释变量后，一个模型的解释力即R2明显上升了，而这个模型又不是符合LM和HAUSMAN检验的 ，这时应该根据哪个标准来选择？

xttest0

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects:

lnjishu[diqu,t] = Xb + u[diqu] + e[diqu,t]

Estimated results:
| Var sd = sqrt(Var)
---------+-----------------------------
lnjishu | 2.061713 1.435867
e | .2234706 .4727268
u | 0 0

Test: Var(u) = 0
chi2(1) = 0.37
Prob > chi2 = 0.5430

. xthausman
Estimate of sigma_u = 0, random-effects estimator has degenerated to pooled
OLS and the Wald test from xthausman may not be appropriate. See [R] hausman
for a more general implementation of the Hausman test.
r(459);

这句话是什么意思？应该选择随机效应？