面板回归权重设置为cross sections weight并选择PCSE结果非常显著，是否可信？

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我的面板回归是1100家公司3年的平衡数据，由于用了若干行业虚拟变量，所以在panel options选项卡中effects specification设定cross section为none，没有用固定效应回归（采用固定效应回归会出现near singular matrix），由于是大Ｎ小Ｔ型，所以在weights权重设定中采用了cross sections weights，coef covariance methods设定中选择cross sections weights(PCSE)，这样做面板回归得到的结果非常显著，绝大多数解释变量均在1%水平上显著，方程整体显著性达到88%。而如weights权重设定采用no weights，coef covariance methods设定中选择ordinnary，则出现大多数解释变量不显著，方程整体显著性仅32%。请问大家我是否应采用前一种（即88%）设置？方程整体显著性88%是否可信？为什么两种设置会出现这么大的差异？

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关键词：Section Weight tions Cross weigh 面板数据回归 截面加权

我的也是大N小T类型的数据，也有很多虚拟变量，我不明白“effects specification设定cross section为none”是何依据，你建的是Panel workfile吗，我选模型的时候是根据F统计量、Hausman的结果判断的，在协方差系数估计方法那里我也选的PCSE,是看到书上说这个方法能有效缓解自相关和异方差问题。。。。。其实，我们班同学说，前面什么检验之类的结果怎样都没关系，直接回归，那个效果好就用哪个，不要纠结依据/(ㄒoㄒ)/~~，貌似很有道理

Hausman检验显示：cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero.
Warning: robust standard errors may not be consistent with assumptions of Hausman test variance alculation.
Warning: estimated cross-section randon effects variance is zero.

Hausman检验的chi-sq. statistic=0.0000 prob.=1.0000　Hausman检验出现上述warning, 统计量如左是0，是否是Hausman检验没有成功？

zsr3100627 发表于 2016-6-21 20:52
我的也是大N小T类型的数据，也有很多虚拟变量，我不明白“effects specification设定cross section为none” ...

因为采用固定效应回归出现near singular matrix，无法进行回归，所以在panel options选项卡中effects specification设定cross section为none，没有设为fixed。请您帮我看看，我的hausman检验结果，是什么含义？我是应该采用混合回归吗？固定效应和随机效应是否在这种情况下均不合适？

http://forums.eviews.com/viewtopic.php?f=4&p=6573，你看下这个，论坛里有个帖子说的是你这种情况，它里面的说法大体是这种情况下的Hausman检验可能是无效的，所以有warning,https://bbs.pinggu.org/thread-744062-1-1.html，建议是修改协方差估计方法，有本书上写着PCSE面板校正标准误方法，仅为T→∞时渐进有效的，当T/N 较小时，这一方法则不够精确，我的属于小T大N类型，不适合采用该方法，从系数显著性问题考虑，最终选择White-cross section面板数据的模型系数协方差估计方法，而且我的cross section weight那里是拒绝原假设，选择了固定效应，每个人情况不一样，你就看那个效果显著，就用那个，那不是有三个按钮要选择吗，你就都试一下