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2016-07-13
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hausman FE RE

                 ---- Coefficients ----
             |      (b)          (B)            (b-B)     sqrt(diag(V_b-V_B))
             |       FE           RE         Difference          S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
completion~e |    .0765913     .0733265        .0032647               .
    gdpgrate |    .0980036     .1822442       -.0842406               .
    aysyears |    .0370065     .0249057        .0121008               .
eebillionrmb |   -.0001097     .0000566       -.0001663               .
------------------------------------------------------------------------------
                           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(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
                          =  -160.26    chi2<0 ==> model fitted on these
                                        data fails to meet the asymptotic
                                        assumptions of the Hausman test;
                                        see suest for a generalized test

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2016-7-14 09:09:32
这是常用的面板数据固定效应(FE)和随机效应(RE)的Hausman检验,其基本做法是,分别采用FE与RE估计系数,
如果两组方法的系数估计比较接近,则应采用RE,如果差异比较大,则应采用FE,卡方检验统计量就是用来反映差异是否
显著的工具。其背后的理论是,如果不随时间变化的个体异质项与解释变量不相关,FE和RE估计均是一致的,两者会比较接近,
这时应采用RE,因为其考虑了异方差。如果与解释变量相关,FE一致而RE不一致,应采用FE。
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2016-7-14 09:15:49
看给出的结果:Ho 指不随时间变化的个体异质项与解释变量不相关。H1指与解释变量相关,
FE:b = consistent under Ho and Ha; RE:B = inconsistent under Ha, efficient under Ho;
chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
                           =  -160.26    chi2<0 ==> model fitted on these
                                         data fails to meet the asymptotic
                                         assumptions of the Hausman test;
                                         see suest for a generalized test
说明两种方法差异很大,应采用FE
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2016-7-14 11:41:14
整个问题在于 Hausman 检定统计为”负”(虽然理论上,在样本够大时,不应有此现象);我建议从原始回归的变数做一点变化(例如:某些变数(我猜 eebillionrmb 可能是)的值若很大 (且都是正值),先取一下 log),然后分别以 FE, RE 估计,再做一次 Hausman 检定,看看该值是否会变成正的! 
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