[原创]Eviews和stata处理panel data的简单比较

希望以后能有更多的这样的帖子，大家把自己的学习心得与收获贴出来，一起讨论，共同进步！

7.再送一个Hausman检验得了

xtreg cp ip, fe
est store fixed
xtreg cp ip, re
hausman fixed .

eviews的就不提供了，因为张老师的书里说的很清楚了，大家动动手就可以咯。

EViews5.1可以直接进行Hausman检验。

good !support!

大家讨论得很热烈阿，支持鼓励

这是个好贴，这个平台很好，大家可以在这里交流，我学到了一些东西，还得下去好好消化，谢谢了！高人还是多，我也得下点功夫了，不然就毕业不了啦。还得多多向各位学习。

我也想学

看了格林和萧政的书，好像hausman检验的零假设是固定效应部分和解释变量不相关，这样只要计算一个卡方值，但在eviews5。1里面只能对随即效应进行hansman检验，对固定效应用的是肆然比，也计算一个卡方值，实际操作的时候有的人自己构造新的统计检验。所以这里有几个问题需要澄清：

1。hausman检验的零假设到底是那个？可能不同的软件不一样。有的是不相关，有的是随即效应优于固定效应。

2。如果两个卡方值都显著，那么应该选择那个？

这是上财大的一篇文章中的一段解释：

原假设:FE与 RE的系数差异是非系统的。P 大于 0。05 则接受原假设 ,意味着模型为 RE模

型;否则拒绝原假设 ,采用 FE 模型;对 Hausman 设定检验无法判别的模型 如 chi2 为负

值 ,采用 RE模型。

还是有点矛盾。请高手指点！

大家可以看看萧政老师的、analysis of panel data，北大有影印版，说共线性、序列相关和异方差之类很详细，但没有协整之类

回17楼：

对于第一个问题：解释变量与截距项部分不相关和随机效应原假设是某种意义等价的，同理相关和固定效应假设是等价的（见Johanston ，econometrical methods，4th）

第二个问题：这就回到了概率论最原始的问题了，怎么设定原假设。看你的研究数据中据理论先验什么是最可能出现的作为原假设吧

拙见，请批评

按照楼主的代码操作

但显示

. xtreg  cp ip d1997 d1998 d1999 d2000 d2001 d2002, fe
variable d1997 not found

STATA 10.0

请问怎么解决呢？谢谢