hausman检验的问题

判断固定和随机的标准并不是看决定系数啊。

应该选择随机效应模型才对吧

了解了，收获很大

我也很郁闷, RE结果非常好, 但hausman 检验说, 要用FE, 唉

YUZCP 发表于 2007-2-8 22:27
xtreg lnjishu lnjingfei jiaoyi,fe
Fixed-effects (within) regression               Number of obs     ...

楼主，我想弱弱的问一句，这个是不是应该选混合OLS模型呢，你看F检验不显著，xttext0，LM检验也不显著呀，小菜鸟初学，望指点

sungmoo 发表于 2007-2-5 12:23
以下是引用YUZCP在2007-2-4 16:40:00的发言：
    Test:  Ho:  difference in coefficients not systemati ...

谢谢您，看了您写的这些解释有所明白了。

这个好详细，学习。。。

蓝色 发表于 2007-2-8 08:17
1、F检验，可以检验到底是pooled ols还是fixed model
2、xttest0 是检验到底是pooled ols还是random model ...

蓝色，老师，您好：下面是我做的2个不同回归：
第一个
xtivreg2  lnxf you old   lninf  (  lnsr=  lnf  ) ,fe

FIXED EFFECTS ESTIMATION
------------------------
Number of groups =        30                    Obs per group: min =         8
                                                               avg =       8.0
                                                               max =         8

IV (2SLS) estimation
--------------------

Estimates efficient for homoskedasticity only
Statistics consistent for homoskedasticity only

                                                      Number of obs =      240
                                                      F(  4,   206) =     0.45
                                                      Prob > F      =   0.7712
Total (centered) SS     =  .5746370205                Centered R2   = -12.5247
Total (uncentered) SS   =  .5746370205                Uncentered R2 = -12.5247
Residual SS             =  7.771810297                Root MSE      =    .1924

------------------------------------------------------------------------------
        lnxf |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        lnsr |  -5.844567   43.90304    -0.13   0.894    -91.89295    80.20381
         you |    .009729   .0480343     0.20   0.839    -.0844165    .1038745
         old |   .0043544   .0247127     0.18   0.860    -.0440817    .0527905
       lninf |   .1397295   .6115373     0.23   0.819    -1.058862    1.338321
------------------------------------------------------------------------------
Underidentification test (Anderson canon. corr. LM statistic):           0.021
                                                   Chi-sq(1) P-val =    0.8848
------------------------------------------------------------------------------
Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic):                0.021
Stock-Yogo weak ID test critical values: 10% maximal IV size             16.38
                                         15% maximal IV size              8.96
                                         20% maximal IV size              6.66
                                         25% maximal IV size              5.53
Source: Stock-Yogo (2005).  Reproduced by permission.
------------------------------------------------------------------------------
Sargan statistic (overidentification test of all instruments):           0.000
                                                 (equation exactly identified)
------------------------------------------------------------------------------
Instrumented:         lnsr
Included instruments: you old lninf
Excluded instruments: lnf
------------------------------------------------------------------------------

第二个
. xtivreg2  lnxf you old   lninf  (  lnsr=  lnf  ) ,fe  r

FIXED EFFECTS ESTIMATION
------------------------
Number of groups =        30                    Obs per group: min =         8
                                                               avg =       8.0
                                                               max =         8

IV (2SLS) estimation
--------------------

Estimates efficient for homoskedasticity only
Statistics robust to heteroskedasticity

                                                      Number of obs =      240
                                                      F(  4,   206) =     0.58
                                                      Prob > F      =   0.6789
Total (centered) SS     =  .5746370205                Centered R2   = -12.5247
Total (uncentered) SS   =  .5746370205                Uncentered R2 = -12.5247
Residual SS             =  7.771810297                Root MSE      =    .1924

------------------------------------------------------------------------------
             |               Robust
        lnxf |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        lnsr |  -5.844567   38.34995    -0.15   0.879    -81.00909    69.31996
         you |    .009729   .0411983     0.24   0.813    -.0710182    .0904762
         old |   .0043544   .0195486     0.22   0.824      -.03396    .0426689
       lninf |   .1397295   .5189498     0.27   0.788    -.8773934    1.156852
------------------------------------------------------------------------------
Underidentification test (Kleibergen-Paap rk LM statistic):              0.026
                                                   Chi-sq(1) P-val =    0.8722
------------------------------------------------------------------------------
Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic):                0.021
                         (Kleibergen-Paap rk Wald F statistic):          0.025
Stock-Yogo weak ID test critical values: 10% maximal IV size             16.38
                                         15% maximal IV size              8.96
                                         20% maximal IV size              6.66
                                         25% maximal IV size              5.53
Source: Stock-Yogo (2005).  Reproduced by permission.
NB: Critical values are for Cragg-Donald F statistic and i.i.d. errors.
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Hansen J statistic (overidentification test of all instruments):         0.000
                                                 (equation exactly identified)
------------------------------------------------------------------------------
Instrumented:         lnsr
Included instruments: you old lninf
Excluded instruments: lnf

不明白，第一个回归中的识别不足检验Anderson canon. corr. LM statistic与第二个回归中的Kleibergen-Paap rk LM statistic有什么区别？同样是(Cragg-Donald Wald F statistic 和 Kleibergen-Paap rk Wald F statistic的区别？以及Sargan statistic 与 Hansen J statistic 的区别是什么？

很好，看看

YUZCP 发表于 2007-2-5 10:25
. xthausman(Warning:  xthausman is no longer a supported command; use -hausman-.  For instructions,  ...

先看你确定的显著性水平，如果p>chi2的值（小概率事件发生的概率）小于这个显著性水平（也就是小概率事件发生的可能性很小，小到可以接受的水平），就拒绝原假设，也就是拒绝异质性截距ui与xit不相关，也就是拒绝随机效应，那么就选择固定效应，也就是ui与xit相关。