楼主: fjfj1987
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[一般统计问题] 求stata指点一下豪斯曼检验的结果。谢谢了！ [推广有奖]

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fjfj1987 发表于 2012-7-2 16:52:34 |AI写论文

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做硕士论文，用的stata软件，第一次使用，对于结果不是很明白，下面是命令，运用豪斯曼检验进行固定效应和随即效应的选择：

xtreg  lngy lns lnb lnnt lns2 lnb2 lnnt2 lnblns lnblnnt lnslnnt, fe

estimates store FE

xtreg  lngy lns lnb lnnt lns2 lnb2 lnnt2 lnblns lnblnnt lnslnnt, re

estimates store RE

hausman FE RE,constant sigmamore


运行结果为:
Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       310
Group variable: province                        Number of groups   =        31
R-sq:  within  = 0.2910                         Obs per group: min =        10
       between = 0.0075                                        avg =      10.0
       overall = 0.0710                                        max =        10
                                                F(9,270)           =     12.31
corr(u_i, Xb)  = -0.7312                        Prob > F           =    0.0000
------------------------------------------------------------------------------
        lngy |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
         lns |  -.1770157   .1978793    -0.89   0.372    -.5665984    .2125669
         lnb |  -.6578521   .2686109    -2.45   0.015     -1.18669   -.1290138
        lnnt |   .3687271   .2585372     1.43   0.155    -.1402781    .8777322
        lns2 |  -.0991062   .1715131    -0.58   0.564    -.4367792    .2385668
        lnb2 |  -.3003563   .0928285    -3.24   0.001    -.4831161   -.1175965
       lnnt2 |    .154885   .1024755     1.51   0.132    -.0468676    .3566376
      lnblns |  -.2234515   .2404812    -0.93   0.354    -.6969082    .2500053
     lnblnnt |  -.0326152   .1297092    -0.25   0.802    -.2879853     .222755
     lnslnnt |  -.0371887   .2079901    -0.18   0.858    -.4466774       .3723
       _cons |  -2.130811   .1868346   -11.40   0.000    -2.498649   -1.762973
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .17801076
     sigma_e |  .14640145
         rho |  .59651931   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(30, 270) =     3.78             Prob > F = 0.0000
.
. estimates store FE
.
. xtreg  lngy lns lnb lnnt lns2 lnb2 lnnt2 lnblns lnblnnt lnslnnt, re
Random-effects GLS regression                   Number of obs      =       310
Group variable: province                        Number of groups   =        31
R-sq:  within  = 0.1835                         Obs per group: min =        10
       between = 0.4621                                        avg =      10.0
       overall = 0.2522                                        max =        10
Random effects u_i ~ Gaussian                   Wald chi2(9)       =    101.17
corr(u_i, X)       = 0 (assumed)                Prob > chi2        =    0.0000
------------------------------------------------------------------------------
        lngy |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
         lns |  -.1886155   .1348137    -1.40   0.162    -.4528455    .0756145
         lnb |   -.802377   .2290543    -3.50   0.000    -1.251315   -.3534388
        lnnt |   .2085514   .1868755     1.12   0.264    -.1577178    .5748206
        lns2 |  -.2309068   .1437411    -1.61   0.108    -.5126342    .0508205
        lnb2 |  -.2559051   .0856117    -2.99   0.003    -.4237009   -.0881092
       lnnt2 |   .4438192   .0792964     5.60   0.000     .2884011    .5992374
      lnblns |  -.2977216   .2195218    -1.36   0.175    -.7279765    .1325332
     lnblnnt |  -.2388466   .1198195    -1.99   0.046    -.4736885   -.0040048
     lnslnnt |   .1226963   .1833164     0.67   0.503    -.2365973    .4819899
       _cons |  -2.525763   .1472319   -17.16   0.000    -2.814332   -2.237194
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |          0
     sigma_e |  .14640145
         rho |          0   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
.
. estimates store RE
.
. hausman FE RE,constant sigmamore
Note: the rank of the differenced variance matrix (9) does not equal the number of coefficients being tested (10); be sure
        this is what you expect, or there may be problems computing the test.  Examine the output of your estimators for
        anything unexpected and possibly consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale.
                 ---- Coefficients ----
             |      (b)          (B)            (b-B)     sqrt(diag(V_b-V_B))
             |       FE           RE         Difference          S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
         lns |   -.1770157    -.1886155        .0115998        .1785459
         lnb |   -.6578521     -.802377        .1445249        .1994137
        lnnt |    .3687271     .2085514        .1601756        .2247687
        lns2 |   -.0991062    -.2309068        .1318007         .130161
        lnb2 |   -.3003563    -.2559051       -.0444512        .0607118
       lnnt2 |     .154885     .4438192       -.2889343        .0844736
      lnblns |   -.2234515    -.2977216        .0742702        .1604238
     lnblnnt |   -.0326152    -.2388466        .2062315        .0845579
     lnslnnt |   -.0371887     .1226963       -.1598849        .1472895
       _cons |   -2.130811    -2.525763        .3949519        .1514747
------------------------------------------------------------------------------
                           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(9) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
                          =       75.35
                Prob>chi2 =      0.0000

请问蓝色部分是什么意思，没发现之前有什么错误的地方啊，为什么会出现这个问题。
另外这个结果是支持选择固定效应的吧。不晓得如何看结果，不知这个结果是不是好。
如何是确定固定效应，我下一步想要控制时间虚拟变量，在固定效应模型中考虑时间效应，定义年度虚拟变量。在确认固定效应模型以前，我还做了个体效应的检验，也能用的LSDV方法，结果是大部分省份的p值都是0.000，这样是不是就说明个体效应明显。
问题有点多，思路也有些混乱，做论文的时间很紧迫了，请各位帮帮我吧~~~

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关键词：Stata 豪斯曼检验 tata 豪斯曼 coefficients 检验 豪斯曼

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沙发
fjfj1987 发表于 2012-7-2 16:53:16
好着急啊，不晓得结果好不好~
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fjfj1987 发表于 2012-7-2 17:13:32
为什么没人帮帮我呀~
板凳
fjfj1987 发表于 2012-7-2 17:14:05
求各位大神帮帮忙哇~
报纸
fjfj1987 发表于 2012-7-2 17:18:44
没人帮我么。。。。stata大神们，归来吧~
地板
fjfj1987 发表于 2012-7-2 17:21:52
在固定效应模型中加入了时间虚拟变量，结果如下，这样可以么，怎么分析结果啊。
这样我的模型是不是回归做完了，我需要的系数结果是用这个加入时间虚拟变量的结果呢，还是用帖子中做出的固定效应模型的系数结果呢？？？？
好混乱，，，


. tab year,gen(year)

       year |      Freq.     Percent        Cum.
------------+-----------------------------------
       2001 |         31       10.00       10.00
       2002 |         31       10.00       20.00
       2003 |         31       10.00       30.00
       2004 |         31       10.00       40.00
       2005 |         31       10.00       50.00
       2006 |         31       10.00       60.00
       2007 |         31       10.00       70.00
       2008 |         31       10.00       80.00
       2009 |         31       10.00       90.00
       2010 |         31       10.00      100.00
------------+-----------------------------------
      Total |        310      100.00

.
. xtreg  lngy lns lnb lnnt lns2 lnb2 lnnt2 lnblns lnblnnt lnslnnt year2-year10,fe vce(cluster province)

Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       310
Group variable: province                        Number of groups   =        31

R-sq:  within  = 0.7224                         Obs per group: min =        10
       between = 0.4727                                        avg =      10.0
       overall = 0.6489                                        max =        10

                                                F(18,30)           =    122.69
corr(u_i, Xb)  = -0.1568                        Prob > F           =    0.0000

                              (Std. Err. adjusted for 31 clusters in province)
------------------------------------------------------------------------------
             |               Robust
        lngy |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
         lns |  -.2859842   .2296574    -1.25   0.223    -.7550073    .1830388
         lnb |  -1.399925   .3853927    -3.63   0.001    -2.187002   -.6128478
        lnnt |   .9676064   .2815406     3.44   0.002     .3926238    1.542589
        lns2 |  -.0966852   .1369389    -0.71   0.486    -.3763518    .1829814
        lnb2 |   -.355244   .1126106    -3.15   0.004    -.5852255   -.1252626
       lnnt2 |  -.3067152   .1030958    -2.98   0.006    -.5172649   -.0961655
      lnblns |   -.237157   .2102173    -1.13   0.268    -.6664779    .1921639
     lnblnnt |   .5260562   .1209874     4.35   0.000     .2789669    .7731455
     lnslnnt |   .1909498   .1830842     1.04   0.305     -.182958    .5648576
       year2 |   .0915558   .0218068     4.20   0.000     .0470204    .1360912
       year3 |   .2843631   .0296249     9.60   0.000      .223861    .3448651
       year4 |   .4663503   .0449073    10.38   0.000     .3746375    .5580632
       year5 |   .4099921   .0508033     8.07   0.000     .3062379    .5137463
       year6 |   .4959206   .0623594     7.95   0.000     .3685658    .6232755
       year7 |   .6624229   .0811437     8.16   0.000     .4967053    .8281404
       year8 |   .4870199   .0984146     4.95   0.000     .2860305    .6880092
       year9 |    .419465   .0873113     4.80   0.000     .2411516    .5977785
      year10 |   .7601846   .1312376     5.79   0.000     .4921615    1.028208
       _cons |  -3.552531   .3520557   -10.09   0.000    -4.271524   -2.833537
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .07377367
     sigma_e |  .09318048
         rho |  .38530932   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------

.
. test year2 year3 year4 year5 year6 year7 year8 year9 year10

( 1)  year2 = 0
( 2)  year3 = 0
( 3)  year4 = 0
( 4)  year5 = 0
( 5)  year6 = 0
( 6)  year7 = 0
( 7)  year8 = 0
( 8)  year9 = 0
( 9)  year10 = 0

       F(  9,    30) =   33.49
            Prob > F =    0.0000

.

7楼
ywh19860616 发表于 2012-7-2 20:28:32
sigmamore
加这个选项是通常可以减少hausman检验得出负值的情况，这个你可以具体看help hausman
一般情况下，如果刚开始没有加sigmamore，得出负值，那么你可以加上再进行检验。

从你的检验结果来看，p值小于0.01，拒绝RE模型，所以选择FE模型。
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一份耕耘，一份收获。

8楼
ywh19860616 发表于 2012-7-2 20:30:58
fjfj1987 发表于 2012-7-2 17:21
在固定效应模型中加入了时间虚拟变量，结果如下，这样可以么，怎么分析结果啊。
这样我的模型是不是回归做 ...
你加入虚拟变量的方式可以，如果想更简单，可以用
xi:xtreg y x1 x2 i.year,fe这种方式

至于哪个模型的结果比较好，这个你必须根据自己的经济理论去
判断了，比如你预期某一个变量的系数为正，或者为负等，只有你
清楚。
一份耕耘，一份收获。

9楼
ywh19860616 发表于 2012-7-2 20:33:00
fjfj1987 发表于 2012-7-2 17:21
在固定效应模型中加入了时间虚拟变量，结果如下，这样可以么，怎么分析结果啊。
这样我的模型是不是回归做 ...
检验应该是这样
test year2=year3=year4=year5=year6=year7=year8=year9=year10=0
一份耕耘，一份收获。

10楼
xiaoxiangyu8812 发表于 2012-7-2 21:24:15
吼吼，神速呀！都开始回归了，我还滞留在咱开题的阶段呢，55555555555.。。。。。。
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