本期问题
本期解答
针对面板数据的Hausman检验，令ci为不可观测的个体异质性，RE和FE的回归系数分别为b1, b2，则原假设H0为E(ci|Xi)=0，所用的统计量为HM=(b1-b2)'*[var(b1-b2)]-1*(b1-b2)~X2(k)。
出现Hausman检验值HM为负的可能原因：（1）面板数据年份跨度长而存在非平稳的时间序列；（2）样本量较小时所加的控制变量不服从正态分布，系数b估计时中心极限定理不太满足。此时var(b1-b2) 不是正定矩阵， 可能出现Hausman检验值为负的情形。
可考虑的处理方法：（1）逐个剔除新加的控制变量，很可能在剔除了某一两个控制变量后Hausman检验值恢复为正。（2）如果FE模型系数符合预期的话，直接用FE，可不做Hausman检验。实际上，Hausman检验的理论意义大于实证意义，权威期刊论文很少去做Hausman检验。优先用FE，或者将FE和RE的结果都列示在表格中，将RE视为稳健性检验。
本期关键词
Hasumann
本期知识科普
豪斯曼检验（Hausman Test）是一种在计量经济学和统计学中广泛使用的统计检验方法，主要用于检测模型中的内生性问题以及模型选择问题。以下是关于豪斯曼检验的一些关键点：
模型选择：在面板数据分析中，豪斯曼检验常用于在固定效应模型和随机效应模型之间做出选择。原假设通常是随机效应模型是合适的，备择假设是固定效应模型更合适。检验的核心是查看模型中是否存在误差项与解释变量之间的相关性。
检验原理：豪斯曼检验的原理是比较两个具有不同假设的模型估计值之间的差异。具体来说，它比较一个在任何情况下都一致的估计器（比如随机效应模型）和一个在原假设下不仅一致而且有效，但如果原假设不成立则不一致的估计器（比如固定效应模型）。
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学术指导：张晓峒老师 Ben Lambert
本期解答人：陈华帅老师
编辑：龙永光
统筹: 王晨
文字：高楷博 郭黎明
全文完，感谢您的耐心阅读
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