什么是豪斯曼检验
豪斯曼检验(Hausman test)是一种统计检验方法,用于判断两个估计模型是否存在某些假设的差异。其原假设是两个估计模型是一致的,即两个模型的估计参数无偏且一致。如果豪斯曼检验的结果拒绝原假设,说明两个模型存在差异,需要选择一个更合适的模型。
豪斯曼检验通常用于计量经济学中的选择性偏误问题,即当估计模型存在内生性(也称作内生变量)时,通过将内生变量移除得到的两个模型,用豪斯曼检验来决定哪个模型更具有一致性。常用的应用场景是选择OLS(普通最小二乘法)和IV(两阶段最小二乘法)模型中的合适模型。
执行豪斯曼检验的步骤是计算两个模型参数的估计值的差异,并计算其协方差矩阵。然后,计算出一个统计量,称为豪斯曼统计量(Hausman statistic)。根据豪斯曼统计量的分布,可以判断两个模型是否存在显著差异。
如果豪斯曼统计量的值远大于某个边界值,说明两个模型存在显著差异,拒绝原假设。如果豪斯曼统计量的值较小,接近于0,说明两个模型趋于一致,不能拒绝原假设。
豪斯曼检验可以帮助研究者选择合适的估计模型,并更好地解决内生性问题。
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