LR检验

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想请问一下，我用 lrtest m_22_OLS m_22_fe 命令检验是OLS好还是FE好的时候，出现了这样一行红字：

df(unrestricted) = df(restricted) = 19

然后没有结果显示，是什么意思呢？还有其他方法检验OLS好还是FE好么？命令是什么呢？谢谢啦！

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关键词：unrestricted Restricted LRTEST 是什么意思 Rest 检验

把你的全部命令过程贴出来（也有必要贴出部分数据）

sungmoo 发表于 2012-4-15 08:00
把你的全部命令过程贴出来（也有必要贴出部分数据）

lrtest m_22_OLS m_22_fe


.   reg  V CF dCF dCF_t dNA dNA_t I dI dI_t D dD dD_t CAPEX dCAPEX dCAPEX_t dV C JLC JL

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =    1323
-------------+------------------------------           F( 18,  1304) =   46.57
       Model |   1061.5771    18  58.9765057           Prob > F      =  0.0000
    Residual |  1651.53902  1304  1.26651765           R-squared     =  0.3913
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.3829
       Total |  2713.11612  1322  2.05228148           Root MSE      =  1.1254

------------------------------------------------------------------------------
           V |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          CF |   4.130757   .6659335     6.20   0.000     2.824339    5.437175
         dCF |   -1.04165   .5362173    -1.94   0.052    -2.093593    .0102925
       dCF_t |   1.074368   .3332344     3.22   0.001     .4206342    1.728102
         dNA |   2.068786   .2736343     7.56   0.000     1.531975    2.605598
       dNA_t |   .6982187   .1457202     4.79   0.000     .4123469    .9840904
           I |   1.670265   4.735301     0.35   0.724    -7.619377    10.95991
          dI |  -3.845376    8.06889    -0.48   0.634     -19.6748    11.98405
        dI_t |    4.06274   4.860164     0.84   0.403    -5.471855    13.59734
           D |   51.38918   4.729949    10.86   0.000     42.11004    60.66832
          dD |   1.938958   5.254084     0.37   0.712    -8.368424    12.24634
        dD_t |   20.46651    3.22363     6.35   0.000     14.14244    26.79057
       CAPEX |  -2.930474   .7539386    -3.89   0.000    -4.409539   -1.451408
      dCAPEX |    .813452   .7187615     1.13   0.258    -.5966035    2.223507
    dCAPEX_t |  -.3840313   .5114215    -0.75   0.453     -1.38733    .6192675
          dV |  -.2948644   .0172266   -17.12   0.000    -.3286593   -.2610696
           C |   2.182336    .321561     6.79   0.000     1.551502    2.813169
         JLC |   5.948252   2.044858     2.91   0.004      1.93668    9.959823
          JL |  -.5928229   .4611235    -1.29   0.199    -1.497448    .3118023
       _cons |   .8460131   .1205401     7.02   0.000     .6095394    1.082487
------------------------------------------------------------------------------
  est store m_22_OLS  


xtreg  V CF dCF dCF_t dNA dNA_t I dI dI_t D dD dD_t CAPEX dCAPEX dCAPEX_t dV C JLC JL,fe

Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =      1323
Group variable: id                              Number of groups   =       505

R-sq:  within  = 0.6303                         Obs per group: min =         1
       between = 0.0201                                        avg =       2.6
       overall = 0.1439                                        max =         4

                                                F(18,800)          =     75.77
corr(u_i, Xb)  = -0.2901                        Prob > F           =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
           V |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          CF |   1.848391   .9236121     2.00   0.046     .0354016     3.66138
         dCF |  -.8383154   .5140472    -1.63   0.103    -1.847356    .1707252
       dCF_t |  -.1133521   .3125083    -0.36   0.717    -.7267852    .5000809
         dNA |   1.092761   .2551497     4.28   0.000     .5919187    1.593603
       dNA_t |   1.161044   .1276641     9.09   0.000     .9104475     1.41164
           I |   34.33713   9.455368     3.63   0.000     15.77687    52.89739
          dI |  -8.101918   7.582592    -1.07   0.286    -22.98604    6.782207
        dI_t |   17.68806    4.90385     3.61   0.000     8.062126    27.31399
           D |   30.37134   7.048796     4.31   0.000     16.53502    44.20766
          dD |   5.388799   5.146271     1.05   0.295     -4.71299    15.49059
        dD_t |   5.974623   2.886221     2.07   0.039     .3091627    11.64008
       CAPEX |  -2.656657   1.118258    -2.38   0.018    -4.851724     -.46159
      dCAPEX |   1.636184   .7044302     2.32   0.020     .2534342    3.018934
    dCAPEX_t |    .338595    .465658     0.73   0.467    -.5754607    1.252651
          dV |  -.4066044   .0127717   -31.84   0.000    -.4316745   -.3815344
           C |  -.8360194   .5410057    -1.55   0.123    -1.897978     .225939
         JLC |   10.83465    2.01831     5.37   0.000     6.872843    14.79646
          JL |  -1.870985   .5109195    -3.66   0.000    -2.873886   -.8680841
       _cons |   1.579346   .2182882     7.24   0.000     1.150861    2.007832
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  1.2533456
     sigma_e |  .75464153
         rho |  .73393069   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(504, 800) =     4.17            Prob > F = 0.0000

.   est store m_22_fe
lrtest m_22_OLS m_22_fe
df(unrestricted) = df(restricted) = 19

还有其他方法检验OLS好还是FE好么？

https://bbs.pinggu.org/thread-859085-1-1.html

设置问题，无约束模型和约束模型自由度一样，这是不对的，固定效应LR检验如下例：
reg y x1 x2 x3
est store m_ols
reg y x1 x2 x3 i.regioncode,nocons
est store m_fe
lrtest m_ols m_fe
/*---其中regioncode是个体（本例为地区）编码，那么i.regioncode就是生成的虚拟变量了---*/
这样约束条件就不一样了，毕竟有约束模型自由度一般要小于无约束模型

youngyaoguai 发表于 2018-6-14 22:08
设置问题，无约束模型和约束模型自由度一样，这是不对的，固定效应LR检验如下例：
reg y x1 x2 x3
est st ...

您好，请问结果怎么看呢？如果是拒绝原假设，那应该选哪个模型呢

guowenmeredith 发表于 2019-3-7 09:42
您好，请问结果怎么看呢？如果是拒绝原假设，那应该选哪个模型呢

LR检验原假设是混合模型，拒绝的话就是固定效应个体变截距模型

youngyaoguai 发表于 2019-3-8 22:22
LR检验原假设是混合模型，拒绝的话就是固定效应个体变截距模型

好的，真的非常感谢，还有一个问题就是我用混合效应模型的时候，结果是显著的，但是用固定效应模型的话就不显著了，请问遇到这种情况的话一般要怎么处理，是不是我要研究的话题是不能进行下去的，要重新换一个话题......

guowenmeredith 发表于 2019-3-9 17:19
好的，真的非常感谢，还有一个问题就是我用混合效应模型的时候，结果是显著的，但是用固定效 ...

那肯定显著的方便写论文呀，关键是你这个理论上讲是否可能存在个体固定效应，如果可能存在最好看看是不是存在遗漏变量、变量选取不当之类的问题，我也是初学者，你可以找点视频系统学习下，再问问其他高手。

youngyaoguai 发表于 2019-3-9 20:41
那肯定显著的方便写论文呀，关键是你这个理论上讲是否可能存在个体固定效应，如果可能存在最好看看是不是 ...

好的，谢谢你啦，我的应该存在个体固定效应的，因为我用一些检验方法的结果都是选择固定效应模型，所以...唉，我再看看其他文献里怎么选变量吧，谢谢你啦