suest：跨模型比较与广义豪斯曼检验

全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/f12a9bcc6cc39.html

1. 理论回顾
- 1.1 suest 的基准模型
- 1.2 `suest` 的假设检验
2. suest 实例
- 2.1 系数差异检验 (不同模型)
- 2.2 系数差异检验 (不同样本)
- 2.3 广义豪斯曼检验
扩展命令
参考文献和资料

在上一篇推文「SUR：似无相关估计是个啥东东？」 (微信版) 中，我们介绍了 SUR 模型的基本思想、估计方法和一些典型的应用。本文进一步介绍 SUR 模型的两个进阶用法：一是模型之间系数差异的检验；二是广义 Hausman 检验。

1. 理论回顾

sureg 命令的模型设定仅限于 GLS，无法进行标准误的调整，也无法使用其他常见的模型。本文我们介绍 suest 命令，它基于 “得分” 计算出系数的方差-协方差矩阵，因此并不局限于线性回归，也不局限于球形扰动项的严格前提。suest 命令默认 (对模型错误设定) 稳健的标准误，使用者也可以通过 vce(cluster clustervar) 指定 (允许组内相关的) 聚类稳健标准误。

suest 命令只能支持那些可以计算得分 (predict newvar, score ) 的回归，包括但不限于 logit、probit、heckman、poisson、zip 等基于极大似然估计的回归。但随后版本的 Stata 的 regress 命令也支持计算得分 (实际上是残差)，因此现在的 suest 也支持线性回归。

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