豪斯曼检验(豪斯曼检验命令)

豪斯曼检验可以瞎编吗

不行，豪斯曼检验不可以瞎编，因为豪斯曼检验可以区分应该用随机效应模型还是固定效应模型。豪斯曼检验是比较有效估计量和一致估计量之间是否存在显著偏差。如果两个估计量都一致，就不应该存在显著偏差。这时候取有效且一致的估计量。如果一个是一致的，一个不是一致的，那么肯定会存在显著偏差。这时候取一致的估计量。是不是显著看chi2统计量的P值。通俗一点讲，可以类比异方差问题。存在异方差，stata要用robust估计，不能用OLS估计。但是不存在异方差，OLS结果和robust结果是差不多的。豪斯曼检验也有这种意思。

在一般回归中，如果残差和X相关，就出现内生性问题。这时候OLS估计量不会是一致的，但IV估计量是一致的。所以，比较OLS估计量和IV估计量之间是否存在显著差异，可以判断是否出现内生性，这就是豪斯曼检验的本质。如果残差中和X相关的部分可以单独提炼出来成为个体效应，这就是panel模型。豪斯曼检验同样可以比较一致估计量FE和有效估计量RE之间的差异，从而判断个体效应是否和X存在如果豪斯曼检验统计量小于临界值，那只能说明依照现有证据，我们不能拒绝原假设，并不能说明原假设为真，如果我们选择接受原假设（选择随机效应），那么就存在犯“第二类错误”的风险（取伪错误：原假设为假，但是却并没有拒绝）。总之 ，选择随机效应可能犯错误，选择固定效应不会犯错误。

什么是hausman检验啊，如何评价它

首先：Hausman检验是由美国麻省理工学院经济学系教授Jerry Hausman提出来的。其实在他之前，华人经济学家吴德明教授和统计学家Durbin教授已提出过类似的检验。因此，早期我们把这一检验称为Durbin-Wu-Hausman检验，后来，只称Hausman检验。请教stata做hausman检验的结果 -

p值大于0.1. 则没有证据拒绝原假设， 则应采取随机效应模型. 小于0.1，则有证据拒绝原假设， 则采取固定效应模型

紧急求助有关Hausman检验的结果选择

一般地，拒绝原假设，选择FE;未拒绝原假设，选择RE. 检验结果中的“Probchi2 ”表示拒绝原假设所犯的弃真错误的概率(通俗地说，该概率越小，越应该拒绝原假设).若把显著水平定为5%，上述结果表明，拒绝原假设.可选择fe模型. 答案参考原来斑竹给各位的解释. 也可以参考命令的参考书的“hausman specificication test ' 我的教授曾经讲过，R^2在经济学家眼里并不是那么重要较小也可以接受，但是这个模型似乎有些偏小，是不是考虑模型建立的问题 是否遗漏了变量..之类的原因如何解释hausman检验的结果 - ： 你好.hausman检验结果，翻译成中文是:豪斯曼检验结果.豪斯曼检验是一般性的检验方法.几乎所有的假设都可以用豪斯曼的方法来检验.

什么是豪斯曼检验 - ： 豪斯曼检验的结果是告诉你固定效应和随机效应在系数估计上出现了显著差异，因此固定效应比随机效应好但是不是说随机效应就不能用有些时候你为了做特殊的分析，固定效应是实现不了的，只要检验中随机效应显著就可以使用随机效应，所以说用什么效应主要还是看你要分析什么问题一般的实证分析，尤其是金融方面的，绝大部分用的都是固定效应

空间杜宾模型豪斯曼检验怎么看显著性

空间杜宾模型豪斯曼通过固定效应和随机效应在系数上的差异来看显著性的。

首先是面板数据xtregyx1x2...x7、fe。定效应模型estimatesstorefe。将标准误存储为fextregyx1x2..x7、re。随机效应模型estimatesstorere。将标准误存储为rehausmanrefe。就可以看结果了，如果chic0，p值几乎为0，则否定原假设，用固定效应模型；反之，用随机效应模型。

空间杜宾模型是空间滞后模型和空间误差项模型的组合扩展形式，可通过对空间滞后模型和空间误差模型增加相应的约束条件设立。

豪斯曼检验是由美国麻省理工学院经济学系教授提出来的。其实在他之前，华人经济学家吴德明教授和统计学家Durbin教授已提出过类似的检验。

豪斯曼检验是在模型设定那里吗

是。

为检验能有效矫正空间面板数据下经典Hausman检验的水平扭曲。基于面板数据空间误差分量模型，提出空间Hausman检验，并构造出辅助回归模型的空间Hausman检验，进而通过Monte Carlo模拟实验，研究空间Hausman检验，以及辅助回归空间Hausman检验的有限样本性质。

影响分析

为了分析垂直专业化分工对中国产业国际竞争力动态变化的影响及其作用机理，我们首先需要分析垂直专业化分工在中国各产业的发展水平。Hummels等人（2001）提出的“垂直专业化指数（share of verticalspecialization，VSS）”可以较好地衡量垂直专业化分工在一国各产业的发展水平。

杜宾吴豪斯曼检验原理

杜宾吴豪斯曼检验原理是:

对解释变量内生性的检验有两种方法，一是豪斯曼检验，一是杜宾-吴-豪斯曼检验。

hausman检验的原假设为所有解释变量均为外生变量，如果H0成立，则OLS与工具变量法一致，在大样本下，二者的估计量均收敛到真实的参数值，二者的差依概率收敛到0；如果H0不成立，则工具变量法一致OLS不一致，二者的差不会依概率收敛到0。

hausman检验的缺点是假设在原假设成立的前提下，OLS是最有效率的，未考虑到存在异方差的情况，杜宾-吴-豪斯曼检验来充分考虑到异方差，更为稳健。

杜宾-吴-豪斯曼检验的思想为，由二阶段最小二乘回归的第一阶段回归我们可得，“某一个变量为内生变量”的命题与“第一阶段回归的扰动项与原模型的扰动项不相关”等价，故检验二者的相关系数是否为0（t检验）即可。原假设为0，若拒绝原假设，则认为存在内生解释变量，否则认为所有解释变量均外生；考虑到可能存在异方差，则需要在t检验时使用稳健标准误；若存在多个内生解释变量，则可以对原假设进行F检验。

6. 弱工具变量检验大致有四种方法。一是偏R-squared，在一阶段回归中，R-squared既可能包含了内生解释变量与工具变量相关性的信息，也可能包含了内生解释变量与其他解释变量的相关性信息，为了过滤掉这个信息，我们首先将内生解释变量对其他解释变量做回归，得到残差a，代表了内生解释变量中不能由其他解释变量解释的部分，接着将工具变量对其他解释变量做回归，得到残差b，代表了工具变量中无法由其他解释变量解释的部分，将残差a对残差b做回归，得到R-squared；

二是对第一阶段回归中工具变量的回归系数进行F检验，经验规则是如果F统计量大于10，则可拒绝“存在弱工具变量”的原假设，不必担心弱工具变量问题；在多个内生解释变量的情况下，将有多个第一阶段回归，故有多个F统计量，此时可以使用“最小特征值统计量”，并依据临界值做出判断；

三是假设扰动项独立同分布，则可使用“Cragg-Donald Wald F统计量”;

四是若不假设独立同分布，则应使用“Kleibergen-Paap Wald rk F”统计量。

解决弱工具变量的方法主要有三种。我们可以寻找更强的工具变量；其次，我们可以使用对弱工具变量更不敏感的“有限信息最大似然估计法”(Limited Information Maximum Likelihood Estimation，简称LIML)，在大样本下，LIML与2SLS是渐近等价的，但在存在弱工具变量的情况下，LIML的小样本性质可能优于2SLS。

如果有较多工具变量，可舍弃弱工具变量，方法是对工具变量进行冗余检验。

7. 在扰动项存在异方差或自相关，则GMM广义矩估计更为有效。

GMM过度识别检验

检验部分工具变量的正交性（外生性）

使用异方差自相关稳健的标准误GMM命令

8. 工具变量法的stata命令及实例

豪斯曼检验需要加控制变量吗

豪斯曼检验需要加控制变量。

控制变量在进行科学实验的概念，是指那些除了实验因素自变量以外的所有影响实验结果的变量这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量无关因子非实验因素或非实验因子。

什么是豪斯曼检验

检验能有效矫正空间面板数据下经典豪斯曼检验的水平扭曲，基于面板数据空间误差分量模型，提出空间豪斯曼检验，并构造出辅助回归模型的空间豪斯曼检验，进而通过模拟实验，研究空间豪斯曼检验，以及辅助回归空间豪斯曼检验的有限样本性质。