请教面板数据固定效应 随机效应应hausman检验的问题
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时间：2017-02-19 21:28
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求助各位大神，我的数据在拒绝了F检验后，进行了Hausman检验，p=1通过了检验，是应该建立随机效应模型吗？
我看好多资料里面对面板数据分类的名称都不太一样，我这样做的步骤对不对啊？先谢谢各位大神了。。。
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是随机效应，拒绝F说明不是混合效应，接受霍斯曼说明是随机
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是随机效应，拒绝F说明不是混合效应，接受霍斯曼说明是随机我的数据现在是图片中的这种情况,是应该建立双因素固定效应模型还是双因素随机效应模型啊？ 有点晕....
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楼主，能不能请教你一下，F检验怎么做出来的？都说在用面板数据做回归之前需要进行协方差分析检验，但是具体如何操作呢？非常感谢！
<font color="#5861 发表于
楼主，能不能请教你一下，F检验怎么做出来的？都说在用面板数据做回归之前需要进行协方差分析检验，但是具体 ...先做双固定效应的回归，然后view-fixed/random effects testing-redundant fixed effects
<font color="#5861 发表于
楼主，能不能请教你一下，F检验怎么做出来的？都说在用面板数据做回归之前需要进行协方差分析检验，但是具体 ...先做双固定效应的回归，然后view-fixed/random effects testing-redundant fixed effects
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我还想问下，如果F检验的结果显示：在混合模型和固定模型之间，最终选择固定模型；Hausman检验最终结果显示，在固定模型和随机模型之间，最终选择随机模型，那么应该如何选择呢？谢谢！
向学霸们学习
<font color="#5861 发表于
我还想问下，如果F检验的结果显示：在混合模型和固定模型之间，最终选择固定模型；Hausman检验最终结果显示 ...F检验的结果拒绝混合效应，是说明模型存在个体效应。注意是存在个体效应。但是这个个体效应是固定效应还是随机效应，需要用豪斯曼检验完成。如果豪斯曼检验接受原假设，则建立随机效应模型，拒绝原假设，建立固定效应模型。
我知道你为什么问这个问题。因为我前不久也遇到了这个困惑。看了很多书，甚至从eviews的软件转移到了stata的学习上。后来才搞明白的。
敢问楼主，我的既接受了F检验0.99,又接受了豪斯曼检验p=1该怎么办
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如题，建立面板数据模型，进行F检验，拒绝原假设，应建立固定效应模型，但进行Hausman检验，结果是应建立随机效应模型，那应该以那个检验为准，建立什么模型呢？
另，如果建立随机模型，存在序列相关，而随机效应模型不能加入AR（1），那应如何消除序列相关呢？希望高手不吝赐教
载入中......
你的数据要是允许加入时点效应。你的第一步，应该是用F检验针对被择假设（H1：模型既有时点效应又有个体效应），检验三个原假设（H0：模型只存在个体效应/模型只存在时点效应/模型即不存在个体效应也不存在时点效应）。
第二步，在第一步确定的维数上，检验个体和时点，是随机还是固定。被择假设是（H1：个体随机、时点随机）。
你的第一步（F检验），是检验的模型的维数。结果表明，存在个体效应。你最好加上时点固定效应，检验一下模型是一维、二维，还是混合的。
你的第二步，是在个体效应上检验个体效应是随机还是固定，结果表明是随机效应。
根据你的结果，应该建立个体随机效应模型
F检验是检验模型的维数，Huasman检验是检验随机效应VS固定效应
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F检验是检验模型的维数，Huasman检验是检验随机效应VS固定效应可能是我表述的不太清楚，是似然比检验中的F统计量，就是检验是固定还是随机效应的检验呀
cici198906 发表于
可能是我表述的不太清楚，是似然比检验中的F统计量，就是检验是固定还是随机效应的检验呀你用的是stata 还是EVIEWS？把结果发上来
十佳青年 发表于
你用的是stata 还是EVIEWS？把结果发上来eviews
这是F检验的结果：
Redundant Fixed Effects Tests& & & & & & & & & & & & & & & &
Pool: POOL01& & & & & & & & & & & & & & & &
Test cross-section fixed effects& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
Effects Test& & & & & & & & Statistic&&& & & & d.f. & & & & Prob.
& & & & & & & & & & & & & & & &
Cross-section F& & & & & & & & 2.533171& & & & (13,135)& & & & 0.0038
Cross-section Chi-square& & & & & & & & 33.615077& & & & 13& & & & 0.0014
这是hausman检验的结果：
Correlated Random Effects - Hausman Test& & & & & & & & & & & & & & & &
Pool: POOL01& & & & & & & & & & & & & & & &
Test cross-section random effects& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
Test Summary& & & & & & & & Chi-Sq. Statistic& & & & Chi-Sq. d.f.& & & & Prob.
& & & & & & & & & & & & & & & &
Cross-section random& & & & & & & & 0.000000& & & & 4& & & & 1.0000
& & & & & & & & & & & & & & & &
* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero.& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
cici198906 发表于
这是F检验的结果：
Redundant Fixed Effects Tests你的第一步（F检验），是检验的模型的维数。结果表明，存在个体效应。你最好加上时点固定效应，检验一下模型是一维、二维，还是混合的。
你的第二步，是在个体效应上检验个体效应是随机还是固定，结果表明是随机效应。
根据你的结果，应该建立个体随机效应模型
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cici198906 发表于
这是F检验的结果：
Redundant Fixed Effects Tests你的数据要是允许加入时点效应。你的第一步，应该是用F检验针对被择假设（H1：模型既有时点效应又有个体效应），检验三个原假设（H0：模型只存在个体效应/模型只存在时点效应/模型即不存在个体效应也不存在时点效应）。
第二步，在第一步确定的维数上，检验个体和时点，是随机还是固定。被择假设是（H1：个体随机、时点随机）。
我还是有些不明白 方便QQ交流下吗？
本帖最后由 haoyun010 于
20:06 编辑
通过两个检验，应该选择随机效应模型
没有过不了的桥
十佳青年 发表于
你的第一步（F检验），是检验的模型的维数。结果表明，存在个体效应。你最好加上时点固定效应，检验一下模 ...Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero
有这个也能建立随机吗？
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开心签到天数: 16 天连续签到: 2 天[LV.4]偶尔看看III
在做面板数据回归的过程中，hausman检验hausman fe re 和 hausman fe re,sigmaless 的结果矛盾，这个情况怎么选择？而且下面标红的文字提示的不知道是存在什么问题？希望可以得到解答，谢谢了！
. xtreg expenses wages agricultural property transferpay i.year,re
Random-effects GLS regression& && && && && && & Number of obs& && &=& && & 310
Group variable: id& && && && && && && && && && &Number of groups& &=& && &&&31
R-sq:&&within&&= 0.9524& && && && && && && && & Obs per group: min =& && &&&10
& && & between = 0.9401& && && && && && && && && && && && && & avg =& && &10.0
& && & overall = 0.9383& && && && && && && && && && && && && & max =& && &&&10
& && && && && && && && && && && && && && && && &Wald chi2(13)& && &=& &5574.50
corr(u_i, X)& &= 0 (assumed)& && && && && && &&&Prob & chi2& && &&&=& & 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
& & expenses |& && &Coef.& &Std. Err.& && &z& & P&|z|& &&&[95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
& && & wages |& &.5917945& & .040182& & 14.73& &0.000& &&&.5130391& & .6705499
agricultural |& &.3604007& &.0516306& &&&6.98& &0.000& &&&.2592067& & .4615948
& & property |& &1.239058& & .252673& &&&4.90& &0.000& &&&.7438277& & 1.734287
transferpay |& &.1937242& &.0953399& &&&2.03& &0.042& &&&.0068615& & .3805869
& && && && & |
& && &&&year |
& && & 2005&&|& &185.1916& &58.75327& &&&3.15& &0.002& &&&70.03729& & 300.3459
& && & 2006&&|& &262.6719& &59.98991& &&&4.38& &0.000& &&&145.0938& && &380.25
& && & 2007&&|& &308.7193& &62.44749& &&&4.94& &0.000& &&&186.3245& & 431.1142
& && & 2008&&|& &333.2574& &65.25285& &&&5.11& &0.000& &&&205.3642& & 461.1507
& && & 2009&&|& &472.8677& &70.32497& &&&6.72& &0.000& &&&335.0333& & 610.7021
& && & 2010&&|& &425.5874& &78.12685& &&&5.45& &0.000& &&&272.4616& & 578.7132
& && & 2011&&|& &593.6202& &91.29191& &&&6.50& &0.000& &&&414.6914& & 772.5491
& && & 2012&&|& &756.4751& &103.0515& &&&7.34& &0.000& &&&554.4978& & 958.4524
& && & 2013&&|& &934.2544& &114.8439& &&&8.13& &0.000& &&&709.1645& &
& && && && & |
& && & _cons |& &836.4422& &129.2716& &&&6.47& &0.000& &&&583.0744& &&&1089.81
-------------+----------------------------------------------------------------
& &&&sigma_u |&&343.49682
& &&&sigma_e |&&221.28567
& && && &rho |&&.& &(fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
. est store re
. xtreg expenses wages agricultural property transferpay i.year,fe
Fixed-effects (within) regression& && && && && &Number of obs& && &=& && & 310
Group variable: id& && && && && && && && && && &Number of groups& &=& && &&&31
R-sq:&&within&&= 0.9539& && && && && && && && & Obs per group: min =& && &&&10
& && & between = 0.9380& && && && && && && && && && && && && & avg =& && &10.0
& && & overall = 0.9237& && && && && && && && && && && && && & max =& && &&&10
& && && && && && && && && && && && && && && && &F(13,266)& && && & =& & 423.25
corr(u_i, Xb)&&= 0.5362& && && && && && && && & Prob & F& && && &&&=& & 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
& & expenses |& && &Coef.& &Std. Err.& && &t& & P&|t|& &&&[95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
& && & wages |& &.4631687& &.0504381& &&&9.18& &0.000& && & .36386& & .5624774
agricultural |& &.2915869& &.0578213& &&&5.04& &0.000& &&&.1777414& & .4054325
& & property |& &1.517229& &.2627083& &&&5.78& &0.000& &&&.9999769& & 2.034481
transferpay |& &.1233559& &.0940181& &&&1.31& &0.191& & -.0617585& & .3084704
& && && && & |
& && &&&year |
& && & 2005&&|& &206.8639& &56.78445& &&&3.64& &0.000& &&&95.05972& & 318.6681
& && & 2006&&|& &311.1358& &58.86764& &&&5.29& &0.000& &&&195.2299& & 427.0416
& && & 2007&&|& &379.3755& &62.65369& &&&6.06& &0.000& &&&256.0153& & 502.7358
& && & 2008&&|& &424.1124& &66.65755& &&&6.36& &0.000& &&&292.8689& & 555.3559
& && & 2009&&|& &597.0948& &73.92906& &&&8.08& &0.000& &&&451.5342& & 742.6554
& && & 2010&&|& &590.7348& &85.27602& &&&6.93& &0.000& &&&422.8329& & 758.6367
& && & 2011&&|& &818.1508& &103.6544& &&&7.89& &0.000& &&&614.0633& &
& && & 2012&&|& && & 119.362& &&&8.64& &0.000& &&&796.1369& &
& && & 2013&&|& && &135.5924& &&&9.30& &0.000& &&&994.0028& &
& && && && & |
& && & _cons |& && & 131.311& &&&8.33& &0.000& &&&835.7709& &
-------------+----------------------------------------------------------------
& &&&sigma_u |&&539.45895
& &&&sigma_e |&&221.28567
& && && &rho |&&.& &(fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:& &&&F(30, 266) =& & 26.94& && && && & Prob & F = 0.0000
. est store fe
. hausman fe re
Note: the rank of the differenced variance matrix (11) does not equal the number of coefficients being tested (13); be sure this is what you expect, or there may be problems computing the test.&&Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale.
& && && && && &&&---- Coefficients ----
& && && && & |& && &(b)& && && & (B)& && && && &(b-B)& &&&sqrt(diag(V_b-V_B))
& && && && & |& && & fe& && && &&&re& && && &Difference& && && & S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
& && & wages |& & .4631687& &&&.5917945& && & -.1286258& && &&&.0304862
agricultural |& & .2915869& &&&.3604007& && & -.0688138& && &&&.0260304
& & property |& & 1.517229& &&&1.239058& && &&&.2781716& && &&&.0719168
transferpay |& & .1233559& &&&.1937242& && & -.0703683& && && && && &.
2005bn.year |& & 206.8639& &&&185.1916& && &&&21.67232& && && && && &.
& &2006.year |& & 311.1358& &&&262.6719& && &&&48.46386& && && && && &.
& &2007.year |& & 379.3755& &&&308.7193& && &&&70.65618& && &&&5.079033
& &2008.year |& & 424.1124& &&&333.2574& && &&&90.85494& && &&&13.61227
& &2009.year |& & 597.0948& &&&472.8677& && &&&124.2271& && &&&22.80145
& &2010.year |& & 590.7348& &&&425.5874& && &&&165.1474& && &&&34.17886
& &2011.year |& & 818.1508& &&&593.6202& && &&&224.5306& && &&&49.09197
& &2012.year |& & & &&&756.4751& && &&&274.6764& && && &60.2302
& &2013.year |& & & &&&934.2544& && &&&326.7194& && &&&72.08461
------------------------------------------------------------------------------
& && && && && && && && && &b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
& && && && &B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
& & Test:&&Ho:&&difference in coefficients not systematic
& && && && && &&&chi2(11) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
& && && && && && && && &&&=& && &&&8.66
& && && && && & Prob&chi2 =& && &0.6534
& && && && && & (V_b-V_B is not positive definite)
. hausman fe re,sigmaless
Note: the rank of the differenced variance matrix (4) does not equal the number of coefficients being tested (13); be sure this is what you expect, or there may be problems computing the test.&&Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale
& && && && && &&&---- Coefficients ----
& && && && & |& && &(b)& && && & (B)& && && && &(b-B)& &&&sqrt(diag(V_b-V_B))
& && && && & |& && & fe& && && &&&re& && && &Difference& && && & S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
& && & wages |& & .4631687& &&&.5917945& && & -.1286258& && && & .03239
agricultural |& & .2915869& &&&.3604007& && & -.0688138& && && &.029584
& & property |& & 1.517229& &&&1.239058& && &&&.2781716& && &&&.0995254
transferpay |& & .1233559& &&&.1937242& && & -.0703683& && && &.020582
2005bn.year |& & 206.8639& &&&185.1916& && &&&21.67232& && &&&5.333793
& &2006.year |& & 311.1358& &&&262.6719& && &&&48.46386& && &&&11.55071
& &2007.year |& & 379.3755& &&&308.7193& && &&&70.65618& && && &17.7458
& &2008.year |& & 424.1124& &&&333.2574& && &&&90.85494& && &&&22.38237
& &2009.year |& & 597.0948& &&&472.8677& && &&&124.2271& && &&&29.77524
& &2010.year |& & 590.7348& &&&425.5874& && &&&165.1474& && &&&40.25818
& &2011.year |& & 818.1508& &&&593.6202& && &&&224.5306& && &&&55.02643
& &2012.year |& & & &&&756.4751& && &&&274.6764& && &&&66.44546
& &2013.year |& & & &&&934.2544& && &&&326.7194& && &&&78.57488
------------------------------------------------------------------------------
& && && && && && && && && &b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
& && && && &B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
& & Test:&&Ho:&&difference in coefficients not systematic
& && && && && && &chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
& && && && && && && && &&&=& && & 27.70
& && && && && & Prob&chi2 =& && &0.0000
& && && && && & (V_b-V_B is not positive definite)
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楼主，能不能请教你一下，F检验怎么做出来的？都说在用面板数据做回归之前需要进行协方差分析检验，但是具体如何操作呢？非常感谢！
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楼主，能不能请教你一下，F检验怎么做出来的？都说在用面板数据做回归之前需要进行协方差分析检验，但是具体 ...先做双固定效应的回归，然后view-fixed/random effects testing-redundant fixed effects
<font color="#5861 发表于
楼主，能不能请教你一下，F检验怎么做出来的？都说在用面板数据做回归之前需要进行协方差分析检验，但是具体 ...先做双固定效应的回归，然后view-fixed/random effects testing-redundant fixed effects
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我还想问下，如果F检验的结果显示：在混合模型和固定模型之间，最终选择固定模型；Hausman检验最终结果显示，在固定模型和随机模型之间，最终选择随机模型，那么应该如何选择呢？谢谢！
向学霸们学习
<font color="#5861 发表于
我还想问下，如果F检验的结果显示：在混合模型和固定模型之间，最终选择固定模型；Hausman检验最终结果显示 ...F检验的结果拒绝混合效应，是说明模型存在个体效应。注意是存在个体效应。但是这个个体效应是固定效应还是随机效应，需要用豪斯曼检验完成。如果豪斯曼检验接受原假设，则建立随机效应模型，拒绝原假设，建立固定效应模型。
我知道你为什么问这个问题。因为我前不久也遇到了这个困惑。看了很多书，甚至从eviews的软件转移到了stata的学习上。后来才搞明白的。
敢问楼主，我的既接受了F检验0.99,又接受了豪斯曼检验p=1该怎么办
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如题，建立面板数据模型，进行F检验，拒绝原假设，应建立固定效应模型，但进行Hausman检验，结果是应建立随机效应模型，那应该以那个检验为准，建立什么模型呢？
另，如果建立随机模型，存在序列相关，而随机效应模型不能加入AR（1），那应如何消除序列相关呢？希望高手不吝赐教
载入中......
你的数据要是允许加入时点效应。你的第一步，应该是用F检验针对被择假设（H1：模型既有时点效应又有个体效应），检验三个原假设（H0：模型只存在个体效应/模型只存在时点效应/模型即不存在个体效应也不存在时点效应）。
第二步，在第一步确定的维数上，检验个体和时点，是随机还是固定。被择假设是（H1：个体随机、时点随机）。
你的第一步（F检验），是检验的模型的维数。结果表明，存在个体效应。你最好加上时点固定效应，检验一下模型是一维、二维，还是混合的。
你的第二步，是在个体效应上检验个体效应是随机还是固定，结果表明是随机效应。
根据你的结果，应该建立个体随机效应模型
F检验是检验模型的维数，Huasman检验是检验随机效应VS固定效应
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F检验是检验模型的维数，Huasman检验是检验随机效应VS固定效应
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十佳青年 发表于
F检验是检验模型的维数，Huasman检验是检验随机效应VS固定效应可能是我表述的不太清楚，是似然比检验中的F统计量，就是检验是固定还是随机效应的检验呀
cici198906 发表于
可能是我表述的不太清楚，是似然比检验中的F统计量，就是检验是固定还是随机效应的检验呀你用的是stata 还是EVIEWS？把结果发上来
十佳青年 发表于
你用的是stata 还是EVIEWS？把结果发上来eviews
这是F检验的结果：
Redundant Fixed Effects Tests& & & & & & & & & & & & & & & &
Pool: POOL01& & & & & & & & & & & & & & & &
Test cross-section fixed effects& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
Effects Test& & & & & & & & Statistic&&& & & & d.f. & & & & Prob.
& & & & & & & & & & & & & & & &
Cross-section F& & & & & & & & 2.533171& & & & (13,135)& & & & 0.0038
Cross-section Chi-square& & & & & & & & 33.615077& & & & 13& & & & 0.0014
这是hausman检验的结果：
Correlated Random Effects - Hausman Test& & & & & & & & & & & & & & & &
Pool: POOL01& & & & & & & & & & & & & & & &
Test cross-section random effects& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
Test Summary& & & & & & & & Chi-Sq. Statistic& & & & Chi-Sq. d.f.& & & & Prob.
& & & & & & & & & & & & & & & &
Cross-section random& & & & & & & & 0.000000& & & & 4& & & & 1.0000
& & & & & & & & & & & & & & & &
* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero.& & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & &
cici198906 发表于
这是F检验的结果：
Redundant Fixed Effects Tests你的第一步（F检验），是检验的模型的维数。结果表明，存在个体效应。你最好加上时点固定效应，检验一下模型是一维、二维，还是混合的。
你的第二步，是在个体效应上检验个体效应是随机还是固定，结果表明是随机效应。
根据你的结果，应该建立个体随机效应模型
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cici198906 发表于
这是F检验的结果：
Redundant Fixed Effects Tests你的数据要是允许加入时点效应。你的第一步，应该是用F检验针对被择假设（H1：模型既有时点效应又有个体效应），检验三个原假设（H0：模型只存在个体效应/模型只存在时点效应/模型即不存在个体效应也不存在时点效应）。
第二步，在第一步确定的维数上，检验个体和时点，是随机还是固定。被择假设是（H1：个体随机、时点随机）。
我还是有些不明白 方便QQ交流下吗？
本帖最后由 haoyun010 于
20:06 编辑
通过两个检验，应该选择随机效应模型
没有过不了的桥
十佳青年 发表于
你的第一步（F检验），是检验的模型的维数。结果表明，存在个体效应。你最好加上时点固定效应，检验一下模 ...Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero
有这个也能建立随机吗？
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在做面板数据回归的过程中，hausman检验hausman fe re 和 hausman fe re,sigmaless 的结果矛盾，这个情况怎么选择？而且下面标红的文字提示的不知道是存在什么问题？希望可以得到解答，谢谢了！
. xtreg expenses wages agricultural property transferpay i.year,re
Random-effects GLS regression& && && && && && & Number of obs& && &=& && & 310
Group variable: id& && && && && && && && && && &Number of groups& &=& && &&&31
R-sq:&&within&&= 0.9524& && && && && && && && & Obs per group: min =& && &&&10
& && & between = 0.9401& && && && && && && && && && && && && & avg =& && &10.0
& && & overall = 0.9383& && && && && && && && && && && && && & max =& && &&&10
& && && && && && && && && && && && && && && && &Wald chi2(13)& && &=& &5574.50
corr(u_i, X)& &= 0 (assumed)& && && && && && &&&Prob & chi2& && &&&=& & 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
& & expenses |& && &Coef.& &Std. Err.& && &z& & P&|z|& &&&[95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
& && & wages |& &.5917945& & .040182& & 14.73& &0.000& &&&.5130391& & .6705499
agricultural |& &.3604007& &.0516306& &&&6.98& &0.000& &&&.2592067& & .4615948
& & property |& &1.239058& & .252673& &&&4.90& &0.000& &&&.7438277& & 1.734287
transferpay |& &.1937242& &.0953399& &&&2.03& &0.042& &&&.0068615& & .3805869
& && && && & |
& && &&&year |
& && & 2005&&|& &185.1916& &58.75327& &&&3.15& &0.002& &&&70.03729& & 300.3459
& && & 2006&&|& &262.6719& &59.98991& &&&4.38& &0.000& &&&145.0938& && &380.25
& && & 2007&&|& &308.7193& &62.44749& &&&4.94& &0.000& &&&186.3245& & 431.1142
& && & 2008&&|& &333.2574& &65.25285& &&&5.11& &0.000& &&&205.3642& & 461.1507
& && & 2009&&|& &472.8677& &70.32497& &&&6.72& &0.000& &&&335.0333& & 610.7021
& && & 2010&&|& &425.5874& &78.12685& &&&5.45& &0.000& &&&272.4616& & 578.7132
& && & 2011&&|& &593.6202& &91.29191& &&&6.50& &0.000& &&&414.6914& & 772.5491
& && & 2012&&|& &756.4751& &103.0515& &&&7.34& &0.000& &&&554.4978& & 958.4524
& && & 2013&&|& &934.2544& &114.8439& &&&8.13& &0.000& &&&709.1645& &
& && && && & |
& && & _cons |& &836.4422& &129.2716& &&&6.47& &0.000& &&&583.0744& &&&1089.81
-------------+----------------------------------------------------------------
& &&&sigma_u |&&343.49682
& &&&sigma_e |&&221.28567
& && && &rho |&&.& &(fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
. est store re
. xtreg expenses wages agricultural property transferpay i.year,fe
Fixed-effects (within) regression& && && && && &Number of obs& && &=& && & 310
Group variable: id& && && && && && && && && && &Number of groups& &=& && &&&31
R-sq:&&within&&= 0.9539& && && && && && && && & Obs per group: min =& && &&&10
& && & between = 0.9380& && && && && && && && && && && && && & avg =& && &10.0
& && & overall = 0.9237& && && && && && && && && && && && && & max =& && &&&10
& && && && && && && && && && && && && && && && &F(13,266)& && && & =& & 423.25
corr(u_i, Xb)&&= 0.5362& && && && && && && && & Prob & F& && && &&&=& & 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
& & expenses |& && &Coef.& &Std. Err.& && &t& & P&|t|& &&&[95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
& && & wages |& &.4631687& &.0504381& &&&9.18& &0.000& && & .36386& & .5624774
agricultural |& &.2915869& &.0578213& &&&5.04& &0.000& &&&.1777414& & .4054325
& & property |& &1.517229& &.2627083& &&&5.78& &0.000& &&&.9999769& & 2.034481
transferpay |& &.1233559& &.0940181& &&&1.31& &0.191& & -.0617585& & .3084704
& && && && & |
& && &&&year |
& && & 2005&&|& &206.8639& &56.78445& &&&3.64& &0.000& &&&95.05972& & 318.6681
& && & 2006&&|& &311.1358& &58.86764& &&&5.29& &0.000& &&&195.2299& & 427.0416
& && & 2007&&|& &379.3755& &62.65369& &&&6.06& &0.000& &&&256.0153& & 502.7358
& && & 2008&&|& &424.1124& &66.65755& &&&6.36& &0.000& &&&292.8689& & 555.3559
& && & 2009&&|& &597.0948& &73.92906& &&&8.08& &0.000& &&&451.5342& & 742.6554
& && & 2010&&|& &590.7348& &85.27602& &&&6.93& &0.000& &&&422.8329& & 758.6367
& && & 2011&&|& &818.1508& &103.6544& &&&7.89& &0.000& &&&614.0633& &
& && & 2012&&|& && & 119.362& &&&8.64& &0.000& &&&796.1369& &
& && & 2013&&|& && &135.5924& &&&9.30& &0.000& &&&994.0028& &
& && && && & |
& && & _cons |& && & 131.311& &&&8.33& &0.000& &&&835.7709& &
-------------+----------------------------------------------------------------
& &&&sigma_u |&&539.45895
& &&&sigma_e |&&221.28567
& && && &rho |&&.& &(fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:& &&&F(30, 266) =& & 26.94& && && && & Prob & F = 0.0000
. est store fe
. hausman fe re
Note: the rank of the differenced variance matrix (11) does not equal the number of coefficients being tested (13); be sure this is what you expect, or there may be problems computing the test.&&Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale.
& && && && && &&&---- Coefficients ----
& && && && & |& && &(b)& && && & (B)& && && && &(b-B)& &&&sqrt(diag(V_b-V_B))
& && && && & |& && & fe& && && &&&re& && && &Difference& && && & S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
& && & wages |& & .4631687& &&&.5917945& && & -.1286258& && &&&.0304862
agricultural |& & .2915869& &&&.3604007& && & -.0688138& && &&&.0260304
& & property |& & 1.517229& &&&1.239058& && &&&.2781716& && &&&.0719168
transferpay |& & .1233559& &&&.1937242& && & -.0703683& && && && && &.
2005bn.year |& & 206.8639& &&&185.1916& && &&&21.67232& && && && && &.
& &2006.year |& & 311.1358& &&&262.6719& && &&&48.46386& && && && && &.
& &2007.year |& & 379.3755& &&&308.7193& && &&&70.65618& && &&&5.079033
& &2008.year |& & 424.1124& &&&333.2574& && &&&90.85494& && &&&13.61227
& &2009.year |& & 597.0948& &&&472.8677& && &&&124.2271& && &&&22.80145
& &2010.year |& & 590.7348& &&&425.5874& && &&&165.1474& && &&&34.17886
& &2011.year |& & 818.1508& &&&593.6202& && &&&224.5306& && &&&49.09197
& &2012.year |& & & &&&756.4751& && &&&274.6764& && && &60.2302
& &2013.year |& & & &&&934.2544& && &&&326.7194& && &&&72.08461
------------------------------------------------------------------------------
& && && && && && && && && &b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
& && && && &B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
& & Test:&&Ho:&&difference in coefficients not systematic
& && && && && &&&chi2(11) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
& && && && && && && && &&&=& && &&&8.66
& && && && && & Prob&chi2 =& && &0.6534
& && && && && & (V_b-V_B is not positive definite)
. hausman fe re,sigmaless
Note: the rank of the differenced variance matrix (4) does not equal the number of coefficients being tested (13); be sure this is what you expect, or there may be problems computing the test.&&Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale
& && && && && &&&---- Coefficients ----
& && && && & |& && &(b)& && && & (B)& && && && &(b-B)& &&&sqrt(diag(V_b-V_B))
& && && && & |& && & fe& && && &&&re& && && &Difference& && && & S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
& && & wages |& & .4631687& &&&.5917945& && & -.1286258& && && & .03239
agricultural |& & .2915869& &&&.3604007& && & -.0688138& && && &.029584
& & property |& & 1.517229& &&&1.239058& && &&&.2781716& && &&&.0995254
transferpay |& & .1233559& &&&.1937242& && & -.0703683& && && &.020582
2005bn.year |& & 206.8639& &&&185.1916& && &&&21.67232& && &&&5.333793
& &2006.year |& & 311.1358& &&&262.6719& && &&&48.46386& && &&&11.55071
& &2007.year |& & 379.3755& &&&308.7193& && &&&70.65618& && && &17.7458
& &2008.year |& & 424.1124& &&&333.2574& && &&&90.85494& && &&&22.38237
& &2009.year |& & 597.0948& &&&472.8677& && &&&124.2271& && &&&29.77524
& &2010.year |& & 590.7348& &&&425.5874& && &&&165.1474& && &&&40.25818
& &2011.year |& & 818.1508& &&&593.6202& && &&&224.5306& && &&&55.02643
& &2012.year |& & & &&&756.4751& && &&&274.6764& && &&&66.44546
& &2013.year |& & & &&&934.2544& && &&&326.7194& && &&&78.57488
------------------------------------------------------------------------------
& && && && && && && && && &b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
& && && && &B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
& & Test:&&Ho:&&difference in coefficients not systematic
& && && && && && &chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
& && && && && && && && &&&=& && & 27.70
& && && && && & Prob&chi2 =& && &0.0000
& && && && && & (V_b-V_B is not positive definite)
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