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面板数据模型(几种面板数据模型的解释)( 二 )


1 eviews可以用来检验面板数据是适合混合估计法还是固定效应法 。
然后，进行houseman检验以确定是使用固定效应模型还是随机效应模型 。
第三，是选择固定效应模型还是随机效应模型的豪斯曼检验
豪斯曼检验是为了区分固定效应模型和随机效应模型 。而豪斯曼检验是对随机效应信息资源网络模型的检验，最初的假设是接受随机效应模型 。
豪斯曼检验表明，有效估计值之间的协方差以及有效估计值与无效估计值之间的差值为0 。即Cov(b-b，b)=Cov(b，b)-var(b)=0 。
b原假设是随机效应模型有效，替代假设是固定效应模型有效 。
根据C随机效应模型有效构建的统计量w服从自由度为k-1的有限卡方分布 。即var(b-b)=var(b)-var(b)=W
四.处理异方差
实际上，在处理面板数据的线性回归时，我们主要考虑固定效应模型和混合OLS的异方差性 。因为随机效应模型使用GLS估计，它已经控制了异方差 。
【面板数据模型(几种面板数据模型的解释)】GLS(广义最小二乘法)是消除异方差的一种常用方法 。它的主要思想是给解释变量加一个权重，使加权重后回归方程的方差相同 。因此，利用GLS方法可以得到估计量的无偏一致估计，并且可以在OLS下进行T检验和f检验 。


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