6# arlionn
谢谢，原来你是连老师啊！~

是啊，我发现是连老师的时候也激动了一下呢，连老师的STATA课程不错，讲的很清楚，在论坛上回答问题也很耐心。

xtreg codcrbz agdp1 agdp1agdp1, fe

Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =        84
Group variable (i): id                          Number of groups   =         4

R-sq:  within  = 0.8114                         Obs per group: min =        21
       between = 0.2815                                        avg =      21.0
       overall = 0.6496                                        max =        21

                                                F(2,78)            =    167.74
corr(u_i, Xb)  = -0.0385                        Prob > F           =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
     codcrbz |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       agdp1 |   .0051631   .0005732     9.01   0.000     .0040218    .0063043
  agdp1agdp1 |  -5.19e-08   1.62e-08    -3.21   0.002    -8.42e-08   -1.97e-08
       _cons |   115.1847   3.551677    32.43   0.000     108.1138    122.2555
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |   18.72669
     sigma_e |  13.045822
         rho |  .67325932   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(3, 78) =    40.76               Prob > F = 0.0000

.
. est store fe3

.
. xtreg codcrbz agdp1 agdp1agdp1,re

Random-effects GLS regression                   Number of obs      =        84
Group variable (i): id                          Number of groups   =         4

R-sq:  within  = 0.8110                         Obs per group: min =        21
       between = 0.2917                                        avg =      21.0
       overall = 0.6528                                        max =        21

Random effects u_i ~ Gaussian                   Wald chi2(2)       =    290.67
corr(u_i, X)       = 0 (assumed)                Prob > chi2        =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
     codcrbz |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       agdp1 |   .0053324   .0006186     8.62   0.000       .00412    .0065448
  agdp1agdp1 |  -5.77e-08   1.75e-08    -3.30   0.001    -9.21e-08   -2.34e-08
       _cons |   114.4698   5.472366    20.92   0.000     103.7441    125.1954
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  7.2056865
     sigma_e |  13.045822
         rho |  .23376102   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------

.
. est store re3

.
. hausman fe3 re3

Note: the rank of the differenced variance matrix (1) does not equal the number of coefficients being tested (2); 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))
             |      fe3          re3         Difference          S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
       agdp1 |    .0051631     .0053324       -.0001693               .
  agdp1agdp1 |   -5.19e-08    -5.77e-08        5.80e-09               .
------------------------------------------------------------------------------
                           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(1) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
                          =    -0.53    chi2<0 ==> model fitted on these
                                        data fails to meet the asymptotic
                                        assumptions of the Hausman test;
                                        see suest for a generalized test

. hausman fe3 sigmaless
estimation result sigmaless not found
r(111);

. hausman fe3 sigmamore
estimation result sigmamore not found
r(111);

. hausman fe3 ,sigmaless

Note: the rank of the differenced variance matrix (1) does not equal the number of coefficients being tested (2); 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))
             |      fe3          re3         Difference          S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
       agdp1 |    .0051631     .0053324       -.0001693               .
  agdp1agdp1 |   -5.19e-08    -5.77e-08        5.80e-09               .
------------------------------------------------------------------------------
                           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(1) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
                          =    -0.05    chi2<0 ==> model fitted on these
                                        data fails to meet the asymptotic
                                        assumptions of the Hausman test;
                                        see suest for a generalized test

. hausman fe3, sigmamore

Note: the rank of the differenced variance matrix (1) does not equal the number of coefficients being tested (2); 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))
             |      fe3          re3         Difference          S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
       agdp1 |    .0051631     .0053324       -.0001693               .
  agdp1agdp1 |   -5.19e-08    -5.77e-08        5.80e-09               .
------------------------------------------------------------------------------
                           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(1) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
                          =    -0.12    chi2<0 ==> model fitted on these
                                        data fails to meet the asymptotic
                                        assumptions of the Hausman test;
                                        see suest for a generalized test
急求解决hausman为负值的情况

马上要交毕业论文了，各位大虾帮帮忙了

增加虚拟变量或可以解决负值问题，试一下。

好深噢，自己还有很长一段路要走啊，一还请大家多多指教！

论文中也遇到这个问题，mark一下

啊啊啊啊啊啊啊

我的hausman 检验出现了 chi2(5) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B）  =   -65.68 。
chi2<0 ==> model fitted on these  data fails to meet the asymptotic assumptions of the Hausman test; see suest for a generalized test。小于零，这是怎么回事？

同求 请问楼主解决了吗

你好~想问下 您的问题解决的了吗 我现在论文也出现了这样的情况

您好，您最后这个问题怎么解决的？