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2011-04-28
悬赏 10 个论坛币 未解决
xtreg lnc lncyjg lnnyqd lnnyjg, fe
Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       364
Group variable: ind                             Number of groups   =        28
R-sq:  within  = 0.9736                         Obs per group: min =        13
       between = 0.9695                                        avg =      13.0
       overall = 0.9701                                        max =        13
                                                F(3,333)           =   4097.88
corr(u_i, Xb)  = -0.1996                        Prob > F           =    0.0000
------------------------------------------------------------------------------
         lnc |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      lncyjg |   .1784849   .0354589     5.03   0.000     .1087332    .2482366
      lnnyqd |   1.029584   .0161092    63.91   0.000     .9978951    1.061272
      lnnyjg |   .6325453    .020404    31.00   0.000     .5924083    .6726823
       _cons |   1.500601   .1402573    10.70   0.000     1.224699    1.776503
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .20554082
     sigma_e |  .09713265
         rho |  .81744531   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(27, 333) =    48.24             Prob > F = 0.0000
. est store fixed
. xtreg lnc lncyjg lnnyqd lnnyjg, re
Random-effects GLS regression                   Number of obs      =       364
Group variable: ind                             Number of groups   =        28
R-sq:  within  = 0.9736                         Obs per group: min =        13
       between = 0.9716                                        avg =      13.0
       overall = 0.9718                                        max =        13
Random effects u_i ~ Gaussian                   Wald chi2(3)       =  13146.19
corr(u_i, X)       = 0 (assumed)                Prob > chi2        =    0.0000
------------------------------------------------------------------------------
         lnc |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      lncyjg |   .1451731   .0287376     5.05   0.000     .0888484    .2014978
      lnnyqd |   1.030483   .0146102    70.53   0.000     1.001847    1.059118
      lnnyjg |   .6242336   .0190745    32.73   0.000     .5868482     .661619
       _cons |   1.368544   .1214432    11.27   0.000      1.13052    1.606569
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .19377071
     sigma_e |  .09713265
         rho |  .79918301   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
. hausman fixed
                 ---- Coefficients ----
             |      (b)          (B)            (b-B)     sqrt(diag(V_b-V_B))
             |     fixed          .          Difference          S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
      lncyjg |    .1784849     .1451731        .0333118        .0207722
      lnnyqd |    1.029584     1.030483       -.0008989        .0067859
      lnnyjg |    .6325453     .6242336        .0083117        .0072448
------------------------------------------------------------------------------
                           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)
                          =        4.54
                Prob>chi2 =      0.2084


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2011-4-28 18:11:24
是这样做的啊
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2011-4-28 18:15:24
当然先要确定数据是平稳的
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2011-4-28 18:53:59
3# sunsunboy

如何确定?
另外我的结果显示 要用什么模型呢
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2011-9-7 14:20:26
F test that all u_i=0:     F(27, 333) =    48.24             Prob > F = 0.0000, 说明 固定效应模型优于OLS,
Prob>chi2 =      0.2084,未通过统计显著性检验,即说明应该用随机效应模型而非固定效应模型
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