STATA面板数据模型进行Hausman检验
STATA面板数据模型进行Hausman检验
1、导入数据
可以通过如下多种方式导入
1.1
可以通过点击stata软件的图标,输入数据
1.2 通过点击文件->导入 可以导入各种文本格式的数据
例如我将导入xlsx文件
注意勾选第一行作为变量名
1.3 以命令行的方式导入
import excel "路径"
clear 可以把现有的变量名清空
例如:
clear /*---清空现有的变量名----*/
import excel "C:\Users\zzz\Desktop\非国企重新做.xlsx", sheet("非国有企业") firstrow
2、处理数据
面板数据的第一列是个体项目 第二列为时间项 字符型没法识别
如果第一列是字符型 需要进行处理因为字符型是无法识别的
首先对第一列数据进行转换处理:
encode var gen(var_别名)
或者
gen (var_别名)= group(var)
通过 xtset 函数告知stata 操作的是面板数据
xtset var_别名 year
进行hausman检验,如果变量是绝对量,可以取对数减小波动
gen lnvar1=log(var1)
g lnvar2=log(var2)
g lnvar3=log(var3)
进行hausman检验,首先要进行固定效应检验和随机效应检验
固定效应:
xtreg F ROE CI FI ,fe /*----个体固定效应回归---*/
esti store FE1 /*---存储为FE1---*/
随机效应:
xtreg F ROE CI FI ,re /*----随机效应变截距模型FGLS---*/
esti store RE1 /*---存储为RE1---*/
进行hausman检验 ,constant代表masi距离中常数项的估计量,sigmamore利用有效估计量方差,即re;相对的还有个sigmaless利用一致估计量方差,即fe
hausman FE1 RE1, constant sigmamore
上图中小写b列 代表固定效应得到的参数估计 大写B列打表随机效应得到的参数估计 diag 表示两个值方差协方差矩阵
计算出的统计量服从卡方分布
得到的结果 原假设则随机效应 拒绝原假设固定效应
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