面板数据模型|几种面板数据模型的解释( 二 ) 「问人人知识网」

总结：检验固定效应是否显著，采用F检验（对比模型是pooled）；检验随机效应是否显著，采用LM检验（对比模型也是pooled）；检验固定和随机哪个更适用，采用Hausman检验（对比fe和be）。
1 用eviews可以检验面板数据适用于混合估计法还是固定效应法
2 然后再进行豪斯曼检验，确定是用固定效应模型还是随机效应模型
三、是选择固定效应模型，还是随机效应模型的Hausman test
Hausman test 是为了区分是选择固定效应模型，还是选择随机效应模型的计算。并且Hausman test 是针对随机效应模型进行的检验，原假设是接受随机效应模型。
A Hausman test说明一个有效的估计与它和一个非有效的估计之差的协方差是0 。即Cov(b-b,b)=Cov(b,b)-var(b)=0
B 原假设是随机效应模型有效，备选假设是固定效应模型有效
C 根据随机效应模型有效构造的统计量W服从自由度为k-1的有限卡方分布。即var(b-b)=var(b)-var(b)=W
四、处理异方差问题
实际上，在处理面板数据线性回归时百思特网，主要考虑固定效应模型与pooled OLS的异方差问题。因为随机效应模型使用GLS估计，本身就已经控制了异方差。
GLS(广义最小二乘法)是一种常见的消除异方差的方法.它的主要思想是为解释变量加上一个权重,从而使得加上权重后的回归方程方差是相同的.因百思特网此在GLS方法下我们可以得到估计量的无偏和一致估计,并可以对其进行OLS下的t检验和F检验.
我司提供服务有：职称论文、毕业论文等文章代写代发服务；健康管理师。教师资格证，执业医师，著作，初，中，高级职称办理业务，欢迎咨询！

我个人朋友圈会定期分享各省市评职称论文的最新政策，职称晋升技巧，如果您需要可加我微信或关注我司公众号。

面板数据模型|几种面板数据模型的解释( 二 )

【面板数据模型|几种面板数据模型的解释】