stata豪斯曼檢驗命令

『壹』 stata怎麼做面板數據的豪斯曼檢驗

型號的變數名

『貳』 stata中用豪斯曼檢驗解決面板數據多重共線性問題。

豪斯曼檢驗是能來判斷固定效應模型和隨機效應模型那個更合理的。多重共線性你只需要做一個vif就可以了。
reg y x1 x2.....x9
vif
如果結果大於10，那麼就說明存在嚴重的多重共線性，這時候需要減少解釋變數來降低共線性。之後再做豪斯曼檢驗。
首先是面板數據
xtreg y x1 x2...x7,fe
固定效應模型
estimates store fe
將標准誤存儲為fe
xtreg y x1 x2..x7,re
隨機效應模型分析
estimates store re
講標准誤存儲為re
hausman re fe
就可以看結果了，如果 chic>0，p值幾乎為0，則否定原假設，用固定效應模型；反之，用隨機效應模型。

『叄』 求助，請問各位大俠如何用stata做面板數據模型的設定檢驗

面板數據回歸模型基本操作流程
1單位根檢驗，用unitroot命令
2豪斯曼檢驗，用hausman命令
3回歸操作，用xtreg命令

『肆』 stata對面板數據做霍斯曼檢驗，結果顯示用固定效應模型，但解釋變數不顯著，用OLS做顯著，怎麼辦

stata對面板數據做霍斯曼檢驗，結果顯示用固定效應模型，但解釋變數不顯著，用OLS做顯著，解決：豪斯曼檢驗結果的P值小於0.01，即拒絕原假設，表明應該採用固定效應。

豪斯曼檢驗的結果是告訴固定效應和隨機效應在系數估計上出現了顯著差異，因此固定效應比隨機效應好但是不是說隨機效應就不能用有些時候為了做特殊的分析，固定效應是實現不了的，只要檢驗中隨機效應顯著就可以使用隨機效應。

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『伍』 急求！！！STATA豪斯曼檢驗的結果如何使用outreg2指令輸出

stata code：

cd E:stataresults

use "E:statadata盈餘管理新版.dta", clear

reg dacc rid tm size debt14 eps, robust

outreg2 using 計量經濟學服務中心.doc, replace ctitle(Model 1)、

注意adds命令面向的是成對的對象，因此不能直接把保存在e()中的結果adds，而是要把結果的名稱寫在前面後再添加結果。

(5)stata豪斯曼檢驗命令擴展閱讀：

注意事項：

1、在對實際問題進行回歸和檢驗之後，如圖所示進行了BG檢驗，得到了圖片中的結果。拒絕原假設。prob>chi2estat bgodfrey，就可以對自相關問題進行處理。

2、需要考慮到HAC標准誤，對截斷參數p很敏感，我們將截斷參數增大到5，進行重新估計neweyy x1 x2 x3,lag(5)，同過發現即便將截斷參數增大到5，變化仍然不大，說明對截斷參數不敏感。

3、在實際進行操作中，也需要對截斷參數的數值進行增大，來考察截斷參數的對回歸變化的敏感性。

『陸』 求助STATA面板數據模型分析的詳細步驟和命令

面板數據回歸模型基本操作流程 1單位根檢驗，用unitroot命令 2豪斯曼檢驗，用hausman命令 3回歸操作，用xtreg命令

『柒』 怎麼用stata進行面板數據模型篩選

假設因變數是yy，自變數是aa、bb、cc，豪斯曼檢驗的命令這么寫：
qui
xtreg
yy
aa
bb
cc,fe（qui就是quietly，讓stata只運算但是不要輸出fe的結果）
est
store
fe（儲存fe的結果）
qui
xtreg
yy
aa
bb
cc,re
est
store
re
hausman
fe
然後stata就會算出來一個chi2值，然後給出一個prob＞chi2=?的結果（不知道為什麼有時候要等半分鍾才出來），如果這個p值小於0.05，就用固定效應模型，如果p指比較大，就用隨機效應模型。
我之前做的結果都用了固定效應模型，隨機效應模型的不會。

『捌』 STATA對面板數據採用固定效應還是隨機效應的hausman檢驗結果如下，怎麼分析這個結果

豪斯曼檢驗結果的P值小於0.01，即拒絕原假設，表明應該採用固定效應。

豪斯曼檢驗的結果是告訴：固定效應和隨機效應在系數估計上出現了顯著差異，因此固定效應比隨機效應好。

H0：隨機效應模型為正確模型。無論原假設成立與否，FE都是一致的。然而，如果原假設成立，則RE比FE更有效；如果原假設不成立，則RE不一致。Prob>chi2 =0.0000，強烈拒絕原假設，用固定效應。

用途

隨機效應最直觀的用處就是把固定效應推廣到隨機效應。注意，這時隨機效應是一個群體概念，代表了一個分布的信息 or 特徵，而對固定效應而言，我們所做的推斷僅限於那幾個固定的（未知的）參數。

例如，如果要研究一些水稻的品種是否與產量有影響，如果用於分析的品種是從一個很大的品種集合里隨機選取的，那麼這時用隨機效應模型分析就可以推斷所有品種構成的整體的一些信息。這里，就體現了經典的頻率派的思想-任何樣本都來源於一個無限的群體(population)。

以上內容參考：網路-隨機效應模型

『玖』 什麼是hausman檢驗啊，如何評價它

首先：Hausman檢驗是由美國麻省理工學院經濟學系教授Jerry Hausman提出來的。其實在他之前，華人經濟學家吳德明教授和統計學家Durbin教授已提出過類似的檢驗。因此，早期我們把這一檢驗稱為Durbin-Wu-Hausman檢驗，後來，只稱Hausman檢驗。請教stata做hausman檢驗的結果 -
p值大於0.1. 則沒有證據拒絕原假設， 則應採取隨機效應模型. 小於0.1，則有證據拒絕原假設， 則採取固定效應模型
緊急求助有關Hausman檢驗的結果選擇
一般地，拒絕原假設，選擇FE;未拒絕原假設，選擇RE. 檢驗結果中的「Prob>chi2 」表示拒絕原假設所犯的棄真錯誤的概率(通俗地說，該概率越小，越應該拒絕原假設).若把顯著水平定為5%，上述結果表明，拒絕原假設.可選擇fe模型. 答案參考原來斑竹給各位的解釋. 也可以參考命令的參考書的「hausman specificication test ' 我的教授曾經講過，R^2在經濟學家眼裡並不是那麼重要較小也可以接受，但是這個模型似乎有些偏小，是不是考慮模型建立的問題 是否遺漏了變數..之類的原因如何解釋hausman檢驗的結果 - ： 你好.hausman檢驗結果，翻譯成中文是:豪斯曼檢驗結果.豪斯曼檢驗是一般性的檢驗方法.幾乎所有的假設都可以用豪斯曼的方法來檢驗.

什麼是豪斯曼檢驗 - ： 豪斯曼檢驗的結果是告訴你固定效應和隨機效應在系數估計上出現了顯著差異，因此固定效應比隨機效應好但是不是說隨機效應就不能用有些時候你為了做特殊的分析，固定效應是實現不了的，只要檢驗中隨機效應顯著就可以使用隨機效應，所以說用什麼效應主要還是看你要分析什麼問題一般的實證分析，尤其是金融方面的，絕大部分用的都是固定效應