这个面板数据是非平衡的。
tsset FRDM_ID ThisYear
panel variable: FRDM_ID (unbalanced)
做固定效应分析：

固定效应的F只有1.64，不是特别显著。
做随机效应分析：

随机效应的chibar2(01) 为 122.89，随机效应比较显著。
做Husman检验时，

显示Test: Ho: difference in coefficients not systematic。即固定效应模型和随机效应模型的参数估计方差的差是一个非正定矩阵。

如连老师所言，产生这些情况的原因可能有多种，但我认为一个主要的原因是我们的模型设定有问题，导致Hausman 检验的基本假设得不到满足。这时，我们最好先对模型的设定进行分析，看看是否有遗漏变量的问题，或者某些变量是非平稳的等
等。
想问：在变量非平稳、参数估计方差的差为非正定矩阵时，Husman检验结果还有效么？

我做的Husman结果是拒绝原假设，所以Husman检验应该是选择固定效应模型。但是，这里我想问在非正定矩阵情况下，Husman检验有效么？另外，上述提到，从固定效应的F值偏低，随机效应的CHIBAR2值很高来看，是不是应该选择随机效应？
或者说明应该用OLS？不用面板数据分析方法？
请高人指点！