面板二值选择模型（xtlogit）混合回归、固定效应及随机效应的检验

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    求助各位，最近在研究关于5年100多家企业是否对外直接投资的问题，因变量是0和1，因而选择面板二值模型，logit或者probit，因为是面板数据，所以是xtlogit或者xtprobit，看相关参考文献，很多类似研究的实证模型都没有涉及到关于模型固定效应等问题的研究，我想请教的问题如下：    1.比如用stata跑xtlogit模型应该如何做选取，是直接通过豪斯曼检验得出是随机还是固定吗？
     2.模型需要加入控制企业行业和年份的控制变量吗？还是统一归为误差项？
   

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关键词：xtlogit logit 选择模型 随机效应 混合回归 模型

顶一个，解惑了可以发论坛币也行啊

各位高手呢？紧急求助啊……

zjm4683911 发表于 2015-5-26 19:00
各位高手呢？紧急求助啊……

楼主问题解决了吗？现在遇到同样的问题，求赐教啊！！！

zjm4683911 发表于 2015-5-26 13:33
求助各位，最近在研究关于5年100多家企业是否对外直接投资的问题，因变量是0和1，因而选择面板二值模型 ...

1，要检验。
2，是双向固定效应，或者LSDV。

maodongjun 发表于 2016-2-13 20:08
1，要检验。
2，是双向固定效应，或者LSDV。

我三个效应都试过，固定效应直接convergence not achieved，即没有找到稳定最优估计值，随机效应和混合回归结果差不多，这样的话应该不能检验了吧？

请问楼主最后是怎么做的呀，我的情况和你一样，我三个效应都试过，固定效应直接convergence not achieved，即没有找到稳定最优估计值，随机效应和混合回归结果差不多。求赐教，不胜感激！

1. 在Stata中使用`xtlogit`进行面板二值选择模型时，首先可以先运行固定效应模型（fixed effects），然后通过豪斯曼检验（Hausman test）来决定是否选择随机效应模型。执行豪斯曼检验的命令是 `hausman`，但需要在运行该测试之前先估计固定效应和随机效应模型。例如，你可以先用 `xtlogit, fe` 估计固定效应模型，然后用 `xtreg` 加上 `re` 选项估计随机效应模型，最后进行豪斯曼检验。

2. 控制变量的选择取决于你的研究问题和数据特性。如果行业和年份可能影响企业是否对外直接投资的决策，那么应该将它们作为控制变量纳入模型。你可以将行业作为一个哑变量（dummy variables）系列引入，而年份通常可以以时间趋势或特定年度的哑变量形式加入。如果认为行业和年份的影响已经被其他解释变量充分捕捉，或者它们的影响主要通过误差项体现，那么也可以选择不直接作为控制变量。

在Stata中，你可能的命令如下（假设`fdi`是因变量，`industry`是行业哑变量，`year`是年份哑变量）：

```stata
* 固定效应模型
xtlogit fdi controls, i(industry year) fe

* 随机效应模型
xtreg fdi controls, re

* 豪斯曼检验
hausman xtlogit fdi controls, i(industry year) fe_xtreg_re
```
请注意，`controls`代表其他可能的解释变量。豪斯曼检验的结果会告诉你应该选择固定效应还是随机效应模型。

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赵安豆 发表于 2024-5-8 15:55
1. 在Stata中使用`xtlogit`进行面板二值选择模型时，首先可以先运行固定效应模型（fixed effects），然后通 ...

你好，我想请问下关于固定效应命令中"i(indusry year) "部分是放在逗号后面，是做了一个矩阵分组吗？这里的意思不是进行行业年份固定效应吗？