聚类稳健标准差的豪斯曼检验

请问结果中test mddid4后 结果显示
( 1)  o.mddid4 = 0
       Constraint 1 dropped

           chi2(  0) =       .
         Prob > chi2 =         .

该怎么理解呢

6673233 发表于 2014-9-19 16:01
本人程序运行后没问题，显示如下供参考，欢迎指正
qui xtreg fatal beertax spircons unrate perinck,re
...

第二行的命令运行完总是报错：
type mismatch
r(109);

在经济学或统计学的研究中，我们经常需要对模型估计结果进行稳健性检验，以确保我们的研究发现不受特定假设的影响。其中一种常用的检验是“豪斯曼检验”（Hausman test），通常用于决定使用固定效应模型还是随机效应模型。但是，“聚类稳健标准差的豪斯曼检验”的表述可能是一个概念上的混淆。

在面板数据的背景下，如果我们怀疑个体效应与解释变量相关，那么应该采用固定效应估计，以避免内生性问题；如果个体效应与解释变量无关，则可以使用随机效应估计。豪斯曼检验帮助我们判断个体效应是否与解释变量相关，从而决定模型选择。

然而，“聚类稳健标准差”（cluster-robust standard errors）是另一种技术，用于处理数据中可能存在的异方差性和自相关性问题，特别是在面板数据或横截面集群数据中的估计。当误差项在群组内部相关时使用此方法可以得到更准确的标准误。

两者并不直接关联——豪斯曼检验关注模型选择（固定效应 vs. 随机效应），而聚类稳健标准差关注的是如何正确地计算标准误以进行推断。

如果要执行豪斯曼检验，通常的Stata命令是`hausman`。但是，当你需要同时考虑聚类问题时，可以先使用随机效应模型和固定效应模型（分别加入`cluster()`选项），再用`hausman`命令比较这些估计量。例如：

```stata
xtreg y x1 x2, re cluster(group)
est store random

xtreg y x1 x2, fe
est store fixed

hausman fixed random
```

这里的“group”是你数据中进行聚类的变量名。

请注意，由于`hausman`命令并不直接支持`cluster()`选项，因此需要先运行带`cluster()`的模型，并存储结果，再用`hausman`命令比较固定的和随机的效果估计量。这种情况下得到的豪斯曼检验p值可能不再遵循标准分布，其解释需谨慎。

此外，对于复杂的面板数据模型，使用聚类稳健标准差进行估计时，直接执行豪斯曼检验可能会产生问题（例如，自由度不足），因此在实际应用中要仔细考虑和理解方法论。

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