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2015-06-30

大家好!
在面板数据分析中,最近一个美国著名教授来讲座。系统讲述了面板数据中的FIXED EFFECT/RANDOM EFFECT/GLS MODEL。对于这些模型的检验以及原理、异方差处理、序列相关性处理我都懂一些。但具体用时用哪一个模型,我依然模糊。我的理解是:
1.如果HAUSMAN检验说明用随机效应模型。因为这个模型效率更高,则无条件用。不必要提及什么GLS之类。
2.但HAUSMAN检验显著,说明应该用固定效应模型。这时候麻烦了。因为只可以去除不随时间而变化的不可观测效应。对于随时间变化的不可观测效应,第一种方法:可以通过添加YEAR等变量来控制。再看异方差。而序列相关问题因为考虑了YEAR得到了一定的处理。审稿人也不会第二种方法:认为这时内生性很严重。添加工具变量。但这时候IV总是很难找。幸运的话找到最好了。wooldridge举了一个这样的例子。第三种方法:直接用GLS来修正。而最后的正式输出结果也主要是用GLS修正后的结果。

这位教授说,能用简单模型就用简单。简单模型最可靠。而国内很多人用复杂模型,其实是吓唬人。我很认同。我的基本总结也是上面两条。或者是随机效应模型(效率高),或者是GLS修正后结果(更全面)。谨慎采用固定效应模型。这样足够了。

大家的观点呢?非常感激!

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2015-6-30 20:57:28
同问同问
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2015-7-1 18:14:18
呵呵,楼上的兄弟,能回答你的观点就最好了。不要仅仅同问啊。
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2015-7-1 18:23:28
附件的问题:
在随机效应模型中,由于Ui的存在,导致组内必然存在序列相关。组间异方差也肯定存在,那么假如Hausman检验不能推翻原假设,则应采用随机效应模型。考虑到随机效应模型中依然有序列相关和异方差问题,难道真的随机效应模型能足够了吗?
尽管那个美国教授是那么说的,但我依然没有信心。对于我来说,当然我可以把固定效应模型、随机效应模型、用GLS异方差和序列相关修正后的结果一股脑附加上。但一股脑附加上我还是没有搞清楚原理。仅仅是不求甚解才这么做的。我不希望这样。我的想法就是能用简单的就用简单的。实际上,用简单模型算出来的结果我更相信这个结果,但前提是没有问题。
您的观点呢?非常希望和大家讨论。
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