豪斯曼检验的疑问

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豪斯曼检验是检验内生性问题的。
那么，这个是针对面板数据的么？对于横截面数据来说，要做豪斯曼检验吗？
计量没学好，大神们见谅。。。

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关键词：豪斯曼检验 豪斯曼 内生性问题 横截面数据 面板数据 豪斯曼

相当好啊                                                                        
                                       
                                                     
                                                     
                                             
                                                                 
                                                                                 

你随便找本书去看看内生性都会了解。针对不同结构的数据，内生性的解决方法存在略微的不同，Hausman检验是用来检查FE和RE的，它的原理使用了扰动项与个体效应的相关性的原假设。对于截面数据，最简单的方法是检验可能内生的变量与扰动项的相关性。

豪斯曼检验是比较有效估计量和一致估计量之间是否存在显著偏差。如果两个估计量都一致，就不应该存在显著偏差。这时候取有效且一致的估计量。如果一个是一致的，一个不是一致的，那么肯定会存在显著偏差。这时候取一致的估计量。是不是显著看chi2统计量的P值。通俗一点讲，可以类比异方差问题。存在异方差，stata要用robust估计，不能用OLS估计。但是不存在异方差，OLS结果和robust结果是差不多的。豪斯曼检验也有这种意思。

在一般回归中，如果残差和X相关，就出现内生性问题。这时候OLS估计量不会是一致的，但IV估计量是一致的。所以，比较OLS估计量和IV估计量之间是否存在显著差异，可以判断是否出现内生性，这就是豪斯曼检验的本质。如果残差中和X相关的部分可以单独提炼出来成为个体效应，这就是panel模型。豪斯曼检验同样可以比较一致估计量FE和有效估计量RE之间的差异，从而判断个体效应是否和X存在相关。

豪斯曼检验往往用于检验面板数据模型选固定效应还是随机效应的问题，原假设是随机效应与解释变量无关

zerana 发表于 2014-10-1 11:03
豪斯曼检验是比较有效估计量和一致估计量之间是否存在显著偏差。如果两个估计量都一致，就不应该存在显著偏 ...

zerana 发表于 2014-10-1 11:03
豪斯曼检验是比较有效估计量和一致估计量之间是否存在显著偏差。如果两个估计量都一致，就不应该存在显著偏 ...

您好，我的命令“ivreg growth1_w size_w lev_w age REG1 REG2  pay_w perk_w equ_w”，在报告了表格之后，显示“(no endogenous regressors)”，是不是说明不存在内生性问题啊？？？求大神赐教哦

一般软件无法自己判断变量内生性。

转身、奔㏄ 发表于 2016-5-30 23:29
您好，我的命令“ivreg growth1_w size_w lev_w age REG1 REG2  pay_w perk_w equ_w”，在报告了表格之后 ...

因为你自己都没有定义哪个是内生解释变量啊，也没有加入工具变量作为你的regressors（解释变量），所以stata无法进行ivreg命令。