面板数据回归

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在stata中对面板数据进行回归的时候如何判断是用混合回归模型（ols最小二乘回归）、随机效应还是要用固定效应模型呢？麻烦各位了

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关键词：面板数据回归 面板数据 混合回归模型 固定效应模型 Stata 模型 如何

用豪斯曼检验

ksr 发表于 2016-8-4 14:05
用豪斯曼检验

您能告诉我一下具体的命令以及判断的统计量吗？

下河吧64 发表于 2016-8-4 14:08
您能告诉我一下具体的命令以及判断的统计量吗？

help试试

下河吧64 发表于 2016-8-4 14:08
您能告诉我一下具体的命令以及判断的统计量吗？

假设因变量y，自变量x1,x2,x3，
xtreg y x1 x2 x3, fe （固定效应估计）
estimates store FE （存储结果）
xtreg y x1 x2 x3, re  （随机效应估计）
estimates store RE  （存储结果）
hausman FE RE, constant sigmamore  （豪斯曼检验）
豪斯曼原假设为随机效应模型为正确模型，程序跑出结果后，看最后部分的p值确定是否拒绝原假设即可确定使用固定效应还是随机效应

ksr 发表于 2016-8-4 18:18
假设因变量y，自变量x1,x2,x3，
xtreg y x1 x2 x3, fe （固定效应估计）
estimates store FE （存储结果 ...

我想再问一句，您的这个命令判断了随机效应和固定效应，还需不需要判断混合回归模型呢？麻烦了

下河吧64 发表于 2016-8-5 00:08
我想再问一句，您的这个命令判断了随机效应和固定效应，还需不需要判断混合回归模型呢？麻烦了

判断混合效应，可用LSDV法
reg y x1 x2 x3 i.state, vce(cluster state)
estimates store LSDV
在结果中看各个state的p值，若大多数为零，则可拒绝“所有个体虚拟变量都为0”的原假设，即存在个体效应，不应使用混合回归。

如果觉得回答还可以，设为最佳答案哦，赚点论坛币

ksr 发表于 2016-8-5 11:17
判断混合效应，可用LSDV法
reg y x1 x2 x3 i.state, vce(cluster state)
estimates store LSDV

太谢谢您了！！

ksr 发表于 2016-8-5 11:17
判断混合效应，可用LSDV法
reg y x1 x2 x3 i.state, vce(cluster state)
estimates store LSDV

reg Cscore Overconf Own Salesgrowth Invest CFO Revenue ROA i.Stkcd, vce(cluster Stkcd)
matsize too small
    You have attempted to create a matrix with too many rows or columns or attempted to
    fit a model with too many variables.  You need to increase matsize; it is currently
    400.  Use set matsize; see help matsize.

    If you are using factor variables and included an interaction that has lots of missing
    cells, either increase matsize or set emptycells drop to reduce the required matrix
    size; see help set emptycells.

    If you are using factor variables, you might have accidentally treated a continuous
    variable as a categorical, resulting in lots of categories.  Use the c. operator on
    such variables.
stata 报错了这是什么意思啊

下河吧64 发表于 2016-8-5 13:50
reg Cscore Overconf Own Salesgrowth Invest CFO Revenue ROA i.Stkcd, vce(cluster Stkcd)
matsize t ...

把matsize设定大一些，比如set matsize 1000