计量经济学——关于豪斯曼检验为负的情形讨论

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豪斯曼检验为负是什么情况？？？

进行固定效应/随机效应检验的豪斯曼检验统计量服从卡方分布，所以豪斯曼检验值应该只取正值。但是，在现实应用中，通常会出现豪斯曼检验值为负的情形，为什么会出现负值?为负值时，豪斯曼检验是否有效？

一些讨论

豪斯曼检验是用来确定面板数据模型应使用固定效应还是随机效应估计的有效工具。

• 原假设是随机效应估计是更有效的
• 备择假设则是固定效应估计更有效。

负值解释

在进行检验时，如果豪斯曼统计量为负，这通常表示存在一些问题。出现负值的情况较少见，但有以下几种可能的解释。

• 首先，负值可能出现的原因之一是模型设定有问题，例如遗漏了某些重要的变量，或者存在非平稳的时间序列等。
• 其次，当var(b)-var(B)不是一个正定矩阵时，豪斯曼检验值也可能为负，这意味着随机效应估计可能不是最有效的。

处理办法

对于豪斯曼检验值为负的情况，目前还没有统一的处理方法。

• 一是直接拒绝原假设，选择固定效应模型。
• 另一种方法是在检验过程中添加sigmamore或sigmaless重新进行估计。此外，还可以考虑使用Breusch-Pagan Lagrange multiplier (LM) test来检验随机效应是否有效。

总之，虽然豪斯曼检验值为负的情况在实际应用中较少见，但并不意味着豪斯曼检验无效。根据研究的实际情况和数据特性，选择合适的策略处理负值情况，以确保模型选择的准确性和可靠性。

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