总结:为检验固视效果是否显著 ， 采用f检验(对比模型合并)；检验随机效应是否显著 ， 采用LM检验(对比模型也是池化的)；固定测试和随机测试哪个更合适？采用豪斯曼试验(比较fe和be) 。
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 ， 选择固定效应模型或随机效应模型的豪斯曼检验 。
豪斯曼检验是为了区分是选择固定效应模型还是随机效应模型 。而豪斯曼检验是对随机效应模型的一种检验 ， 最初的假设是接受随机效应模型 。
豪斯曼检验表明 ， 有效估计的协方差及其与无效估计之间的差异为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的随机效应模型有效构造的统计量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 。
第四 ， 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之间的异方差性 。因为随机效应模型使用了GLS估计 ， 异方差本身得到了控制 。
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 ， 在GLS方法下 ， 我们可以得到无偏且相合的估计量 ， 并且可以在OLS下进行T检验和f检验 。
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【几种面板数据模型的解释 面板数据模型】
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