求分析Hausman测试

hausman FE RE

                 ---- Coefficients ----
             |      (b)          (B)            (b-B)     sqrt(diag(V_b-V_B))
             |       FE           RE         Difference          S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
completion~e |    .0765913     .0733265        .0032647               .
    gdpgrate |    .0980036     .1822442       -.0842406               .
    aysyears |    .0370065     .0249057        .0121008               .
eebillionrmb |   -.0001097     .0000566       -.0001663               .
------------------------------------------------------------------------------
                           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(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
                          =  -160.26    chi2<0 ==> model fitted on these
                                        data fails to meet the asymptotic
                                        assumptions of the Hausman test;
                                        see suest for a generalized test

跪谢！！
如有中英文分析，加论坛币200

这是常用的面板数据固定效应（FE）和随机效应（RE）的Hausman检验，其基本做法是，分别采用FE与RE估计系数，
如果两组方法的系数估计比较接近，则应采用RE，如果差异比较大，则应采用FE，卡方检验统计量就是用来反映差异是否
显著的工具。其背后的理论是，如果不随时间变化的个体异质项与解释变量不相关，FE和RE估计均是一致的，两者会比较接近，
这时应采用RE，因为其考虑了异方差。如果与解释变量相关，FE一致而RE不一致，应采用FE。

看给出的结果：Ho 指不随时间变化的个体异质项与解释变量不相关。H1指与解释变量相关，
FE：b = consistent under Ho and Ha; RE：B = inconsistent under Ha, efficient under Ho;
chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
                           =  -160.26    chi2<0 ==> model fitted on these
                                         data fails to meet the asymptotic
                                         assumptions of the Hausman test;
                                         see suest for a generalized test
说明两种方法差异很大，应采用FE

整个问题在于 Hausman 检定统计为”负”（虽然理论上，在样本够大时，不应有此现象）；我建议从原始回归的变数做一点变化（例如：某些变数（我猜 eebillionrmb 可能是）的值若很大 (且都是正值)，先取一下 log），然后分别以 FE, RE 估计，再做一次 Hausman 检定，看看该值是否会变成正的！