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51781 37
2012-10-26
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面板数据hausman检验为负,大概有三种处理意见。一种认为拒绝原假设,用固定效应模型;一种认为添加sigmamore或sigmaless重新处理;还一种认为用Breusch-Pagan Lagrange multiplier (LM) test来检验random effects。那么,请问哪种处理方式较好?此外添加sigmamore或sigmaless有何种区别,如果sigmamore和sigmaless检验结果矛盾该如何处理?谢谢!

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我很认同 吉生保和马淑娟 的观点, 有关hausman test为负,我想版上已经有不少的讨论。 选固定效应模型吧! 因为就实证观点来说,固定效应模型是比较贴近真实世界的情况。 因为您很难排除individual effect与i可观测解释变量的相关可能。 简言之,您只要找到固定效应和可观测解释变量的原因,那么就支持您使用固定效应模型的理由了! 这就是为什么大多数的人,国外学者也普遍使用固定效应模型最主要的原因。 随机效应模型, ...
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2012-10-26 19:40:20
我很认同 吉生保和马淑娟 的观点,
有关hausman test为负,我想版上已经有不少的讨论。

选固定效应模型吧! 因为就实证观点来说,固定效应模型是比较贴近真实世界的情况。
因为您很难排除individual effect与i可观测解释变量的相关可能。
简言之,您只要找到固定效应和可观测解释变量的原因,那么就支持您使用固定效应模型的理由了!
这就是为什么大多数的人,国外学者也普遍使用固定效应模型最主要的原因。
随机效应模型,太完美,太要求,很难贴近真实世界的情况阿!

参考看看吧! 【当然您也可以从计量推导去证,不过通常我理解后,现在只记得简单logic】





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2012-10-26 19:58:19
一般用固定效应 就可以,后两者基本上没有实质作用。
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2012-10-28 09:32:13
如果hausman检验值为负,说明的模型设定有问题,导致Hausman 检验的基本假设得不到满足,遗漏变量的问题,或者某些变量是非平稳等等,则采用:
hausman fe, sigmaless

hausman fe, sigmamore
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2012-10-29 16:39:51
h3327156 发表于 2012-10-26 22:09
我很认同 吉生保和马淑娟 的观点,
有关hausman test为负,我想版上已经有不少的讨论。
谢谢您的解答,还有两个问题请您回答一下。
第一,连老师在其自己的教材上也认为hausman test为负应该选择固定效应模型,不过他同时也提到stata手册认为hausman test为负是无法拒绝原假设的,按理stata手册是比较权威的,那么两者是否有矛盾?
第二,面板数据是否需要标准化处理(论坛上有的说需要,有的说不需要),如果需要语句是gen newvar=std(oldvar)还是mfx?
问题有点多,不好意思
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2012-10-29 18:06:31
leejean102 发表于 2012-10-29 16:39
谢谢您的解答,还有两个问题请您回答一下。
第一,连老师在其自己的教材上也认为hausman test为负应该选 ...
1. 我想应该是没有什么矛盾之处吧!
您可以再参见一下连老师对于这个观念的帖子。
https://bbs.pinggu.org/thread-355027-1-1.html
我没有见过连老师的教材,至于Stata手册里,您查hausman,里面是有hausman test为负的例子结果
【于example2 但这是用来check IIA的,负值除虽然表示无法拒绝原假设,但手册似乎要我们多做几组比较】

2. 坦白说,我对您的第二点不太懂。 mfx不是在求边际效果时用之吗? 我不知道要mfx做什么…

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