异方差结果 恳求XDJM帮忙

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我的是截面数据(混合截面数据)，我将数据堆积，直接做了一次OLS回归。
检验异方差，发现：
. estat hettest, normal
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
         Ho: Constant variance
         Variables: fitted values of EM1
         chi2(1)      = 53704.63
         Prob > chi2  =   0.0000
结果很恐怖吧， Prob > chi2  =   0.0000。
然后，我就接着做了FGLS，但是结果：
      Source |       SS       df       MS              Number of obs =    2680
-------------+------------------------------           F(  8,  2671) =   40.41
       Model |  61.0272328     8   7.6284041           Prob > F      =  0.0000
    Residual |   504.25283  2671  .188788031          R-squared     =  0.1080
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.1053
       Total |  565.280062  2679  .211004129           Root MSE      =   .4345
------------------------------------------------------------------------------
         EM1 |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
    leverage |   .4581327   .0516988     8.86   0.000     .3567591    .5595064
         vol |   .1325186   .1782851     0.74   0.457    -.2170722    .4821094
tangibility |   5.95e-12   1.26e-12     4.74   0.000     3.49e-12    8.42e-12
    lagasset |  -.1480147   .0103643   -14.28   0.000    -.1683377   -.1276918
           q |   .0071016   .0069811     1.02   0.309    -.0065873    .0207906
profitabil~y |   1.088042   .1299496     8.37   0.000     .8332297    1.342854
      Aindex |   9.76e-06    .000014     0.70   0.487    -.0000178    .0000373
       sales |   1.22e-12   5.12e-13     2.39   0.017     2.18e-13    2.22e-12
       _cons |   2.861681   .2431813    11.77   0.000     2.384839    3.338524
R2变得特别小了，只有0.1了，之前用OLS的时候还能达到0.4左右的（虽然也不算大）。
还有就是变量VOL(现金流波动)等变量的T检验超过了0.05，显著性很弱了。
求XDJM指教，难道我的模型设定有问题。。。之后该怎么做？难道在毕业论文里写模型没意义，试验失败啊？？？急死我了

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关键词：xdjm 异方差 Variables Residual Leverage values

为何利用混合横截面数据，而不是固定效应面板模型？
都经过统计检验了？

ywh19860616 发表于 2012-5-18 18:40
为何利用混合横截面数据，而不是固定效应面板模型？
都经过统计检验了？

啊？没有，我只是当成pooled data ，对于自变量就用了correlation，看了一下相关性。
请问具体要做神马检验，还有pooled OLS不可以吗？ 为什么要用固定效应估计模型？

ywh19860616 发表于 2012-5-18 18:40
为何利用混合横截面数据，而不是固定效应面板模型？
都经过统计检验了？

我刚才做了fe
. xtreg EM1  leverage vol tangibility profitability q sales cycle lagasset, fe

Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =      2580
Group variable: v1                              Number of groups   =       645

R-sq:  within  = 0.2749                         Obs per group: min =         4
       between = 0.1717                                        avg =       4.0
       overall = 0.1497                                        max =         4

                                                F(8,1927)          =     91.30
corr(u_i, Xb)  = -0.7632                        Prob > F           =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
         EM1 |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
    leverage |    .897022   .1437322     6.24   0.000      .615135    1.178909
         vol |  -4.958556   .5211088    -9.52   0.000    -5.980553    -3.93656
tangibility |   2.94e-11   7.35e-12     4.00   0.000     1.50e-11    4.38e-11
profitabil~y |   1.769462   .1821692     9.71   0.000     1.412192    2.126731
           q |   .0133366   .0105193     1.27   0.205    -.0072938     .033967
       sales |   8.59e-12   2.21e-12     3.89   0.000     4.25e-12    1.29e-11
       cycle |   .0011043   .0006623     1.67   0.096    -.0001946    .0024032
    lagasset |  -.7178411   .0318113   -22.57   0.000    -.7802292    -.655453
       _cons |   15.02694    .691519    21.73   0.000     13.67074    16.38314
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .53489585
     sigma_e |   .4535217
         rho |  .58177346   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(644, 1927) =     2.10           Prob > F = 0.0000
在固定效应里，R2也挺低的。是不是模型问题。。。ls能不能再说的详细点。我不太懂

cherrysharon 发表于 2012-5-18 18:48
我刚才做了fe
. xtreg EM1  leverage vol tangibility profitability q sales cycle lagasset, fe

从计量经济理论来说，固定效应模型（FE）因为控制了个体差异，
肯定比pooled OLS更合理（但是不一定就说结果会更好），
F test that all u_i=0:     F(644, 1927) =     2.10           Prob > F = 0.0000
从这个检验结果来看，FE模型比pooled OLS更合适。

接下来，你可以用hausman检验看FE模型适合还是RE（随机效应）模型适合。
从你的运行结果看，应该是大N小T的，如果存在异方差等问题，可以考虑用
xtscc命令（请先安装，不是系统自带）。

此外，如果你的模型建立本身有很好的理论基础，比如变量选择等有坚实的参考
，那么不用太看重R2，特别是对于微观数据，R2本身就非常小的。如果你只是为了
要提高R2，可以尝试用如下命令：
xi:xtreg EM1  leverage vol tangibility profitability q sales cycle lagasset i.year, fe

(year表示你的时间变量）。

ywh19860616 发表于 2012-5-18 18:55
从计量经济理论来说，固定效应模型（FE）因为控制了个体差异，
肯定比pooled OLS更合理（但是不一定就说 ...

非常感谢，总算有点明白了