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