豪斯曼检验结果开头出现note，是什么问题啊，如何解决？

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最近刚开始接触stata，做豪斯曼检验时结果如下，有两个问题一个是开头出现的note，一个是结尾chi为负值。也看了论文中的帖子，看到连老师说

hausman 检验统计量为负，可以认为是原假设不成立，应该采用 FE。前面的开头出现的note有没有什么问题？接下来该如何处理？谢谢！

xtreg iia gdpr agdp agdp2 ise23 vie,fe
Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =        77
Group variable: nation                          Number of groups   =        11

R-sq:  within  = 0.1722                         Obs per group: min =         7
       between = 0.1846                                        avg =       7.0
       overall = 0.1579                                        max =         7

                                                F(5,61)            =      2.54
corr(u_i, Xb)  = 0.2097                         Prob > F           =    0.0376

------------------------------------------------------------------------------
         iia |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        gdpr |   6.586579   6.061125     1.09   0.281    -5.533389    18.70655
        agdp |  -.0002467   .0001562    -1.58   0.120    -.0005591    .0000657
       agdp2 |   2.47e-09   1.95e-09     1.27   0.210    -1.43e-09    6.38e-09
       ise23 |   55.08584    52.6844     1.05   0.300    -50.26314    160.4348
         vie |   22.36356    9.26039     2.41   0.019     3.846268    40.88086
       _cons |  -10.74977   44.12782    -0.24   0.808    -98.98879    77.48925
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  7.9447032
     sigma_e |  2.8981233
         rho |  .88255843   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(10, 61) =    40.98              Prob > F = 0.0000

. est store fe

. xtreg iia gdpr agdp agdp2 ise23 vie,re

Random-effects GLS regression                   Number of obs      =        77
Group variable: nation                          Number of groups   =        11

R-sq:  within  = 0.1674                         Obs per group: min =         7
       between = 0.2228                                        avg =       7.0
       overall = 0.2011                                        max =         7

                                                Wald chi2(5)       =     14.26
corr(u_i, X)   = 0 (assumed)                    Prob > chi2        =    0.0140

------------------------------------------------------------------------------
         iia |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        gdpr |   7.628021   6.138853     1.24   0.214     -4.40391    19.65995
        agdp |  -.0002531   .0001493    -1.69   0.090    -.0005457    .0000396
       agdp2 |   2.51e-09   1.91e-09     1.31   0.189    -1.24e-09    6.27e-09
       ise23 |    80.0909   40.79829     1.96   0.050     .1277159    160.0541
         vie |   23.25341   8.856134     2.63   0.009     5.895704    40.61111
       _cons |   -32.7159   34.24825    -0.96   0.339    -99.84124    34.40945
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  5.8957149
     sigma_e |  2.8981233
         rho |  .80538933   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------

. est store re

. hausman fe re

Note: the rank of the differenced variance matrix (3) does not equal the number of
        coefficients being tested (5); 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.
-------------+----------------------------------------------------------------
        gdpr |    6.586579     7.628021       -1.041441               .
        agdp |   -.0002467    -.0002531        6.37e-06         .000046
       agdp2 |    2.47e-09     2.51e-09       -4.09e-11        3.80e-10
       ise23 |    55.08584      80.0909       -25.00506        33.33385
         vie |    22.36356     23.25341       -.8898461        2.706235
------------------------------------------------------------------------------
                           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(3) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
                          =    -4.39    chi2<0 ==> model fitted on these
                                        data fails to meet the asymptotic
                                        assumptions of the Hausman test;
                                        see suest for a generalized test

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关键词：豪斯曼检验 note not 豪斯曼 coefficients 豪斯曼 如何

我也出现了同样的问题，怎么处理呢

試試看 gen lagdp=log(agdp) 與 gen lagdp2=lagdp^2，重跑迴歸，看看結果會不會好一點！概念是讓估計係數比較接近一點，或許可改善您們共同的問題！

试试 hausman fe re,sigmamore或 hausman fe re，sigmaless呢。根据模拟，当hausman检验值为负时，一般认为是拒绝原假设，应该使用固定效应模型的。祝好运~

黃河泉 发表于 2016-7-29 12:14
試試看 gen lagdp=log(agdp) 與 gen lagdp2=lagdp^2，重跑迴歸，看看結果會不會好一點！概念是讓估計係數比 ...

. hausman fe re，sigmaless
estimation result re，sigmaless not found
r(111);
我试了下，结果显示这个

Serena8023 发表于 2018-8-27 21:36
. hausman fe re，sigmaless
estimation result re，sigmaless not found
r(111);

请将"全部"估计与检定结果发出来！

Serena8023 发表于 2018-8-27 21:36
. hausman fe re，sigmaless
estimation result re，sigmaless not found
r(111);

中间那个，要用英文的，不能用中文