【Stata入门】10面板数据混合回归、个体效应(固定效应、随机效应)及豪斯曼检验

如题所述

【Stata入门】面板数据混合回归、个体效应与豪斯曼检验详解


陈强《高级计量经济学及Stata应用》的学习笔记中,探讨了面板数据分析的三种策略。


1. 面板数据估计策略

    混合回归:将所有个体视为同一回归方程,但可能忽略个体间异质性,导致估计不一致。
    个体回归:针对每位个体建立独立方程,忽视共性,可能受样本量限制。
    个体效应模型:假设所有个体斜率相同,截距各异,平衡了共性与异质性。

2. 混合效应与固定效应选择

    F值检验显示FE模型更优,但需注意F检验的局限性,可考虑LSDV法。
    LSDV法显示存在个体固定效应,排除混合回归。

3. 随机效应选择

LM检验支持随机效应模型,而非混合回归。


固定效应与随机效应比较

    传统豪斯曼检验结果显示,p值极小,支持固定效应模型。
    考虑聚类稳健标准误后,结论依然倾向于固定效应。

以上是面板数据处理的关键步骤和检验方法,更深入的探讨还需参考陈强的原著和其他相关资料。

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