在面板数据回归中,为了判断应使用随机效应还是固定效应,由于可能存在的异方差和自相关问题,传统的Hausman检验可能不适用。因此,你选择了使用xtoverid命令来处理这种情况。当使用非稳健标准误时,结果可能会受到异方差和自相关的影响,从而不可靠。
你的命令执行了如下操作:
1. 首先进行了固定效应回归并存储估计值(xtreg cash cf1 income invest debt tobinq,fe r
est store FE)
2. 然后进行了随机效应回归并存储估计值(xtreg cash cf1 income invest debt tobinq,re r
est store RE)
3. 最后,运行了xtoverid命令来检验随机效应的合理性。
然而,结果显示“saved RE estimates are degenerate”,这意味着保存的随机效应估计是退化的。这通常表示在你的数据中可能无法识别或不支持随机效应模型。在这种情况下,你可能需要重新考虑你的模型设定,或者检查数据是否有问题。固定效应模型可能是更适合的选择,或者你需要进一步探索其他方法来处理异方差和自相关问题。同时,也可以考虑使用其他检验如Breusch-Pagan test或Goldfeld-Quandt test等来帮助确定合适的误差结构。
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