学习笔记

常见的组间系数差异检验的方法有3种：

1、chow检验（help chowtest）

1.1 前提条件：假设组间干扰项同方差、独立同分布；假设控制变量系数在两组之间无明显差异。

1.2 注意：用robust或cluster聚类稳健标准误来解决异方差问题；加入更多交乘项解决变异系数在组间的差异问题。

2、似无相关检验(help suest)

2.1 前提条件：允许组间干扰项有不同的分布。

2.2 注意：

（1）suest适用于截面数据，不能实现面板数据中xtreg个体固定效应模型的检验。

（2）如果试图引入个体虚拟变量i.citycode控制个体效应，则会报错。解决方式是用组内去心的方式（见下）进行面板数据的分析。

报错内容：citycode：factor variable base category conflict

（3）suest不能用聚类稳健标准误进行异方差修正(这一点无关紧要，因为robust不会影响回归系数，不加也不影响test结果)。解决方式就是去掉cluster(citycode)。

报错内容：e7 was estimated with cluster(citycode). re-estimate without the cluster() option, and specify the cluster() option with suest.

2.3 追问：如何用suest实现面板数据个体固定效应模型组间系数差异显著性检验？

- suest - 不支持 -xtreg- 命令，因此无法直接将该方法直接应用于面板数据模型，如 FE 或 RE。此时，可以预先手动去除个体效应，继而对变换后的数据执行 OLS 估计。步骤如下：

step 1： 对于固定效应模型而言，可以使用 - center - 或 - xtdata - 命令去除个体效应；对于随机效应模型而言，可以使用 - xtdata - 命令去除个体效应。

step 2：按照截面数据的方法对处理后的数据进行分组估计，并执行 suest 估计和组间系数检验。

注意：直接套用上述命令，可能会出现报错。解决方式为：不用local指定变量，直接把需要去心的变量加在center后面，变量不用引号，其他内容与截图类似即可。preifx是为新生成的去心变量指定前缀。

命令：  bysort citycode:center lnn,preifx(cy_)    

             bysort citycode:center lnjob hk,preifx(cx_)

报错内容：invalid name

去心之后，发现回归结果与控制个体效应的回归结果相差较大，决定还是换一种方式。

（3)费舍尔组合检验(help bdiff)

3.1 前提条件：不同组的有效自变量个数相同。

3.2 注意：

报错内容 ：Note: The numbers of effective independent variables in Group1 (dummynb=0) and group2 (dummynb=1) are not equal This may occur because you use the factor variable to indicate the dummy varaibles

参考资料：

[连玉君专栏]如何检验分组回归后的组间系数差异？ - 连玉君的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28502370

CSDN博主「weixin_39996496」原文链接https://blog.csdn.net/weixin_39996496/article/details/111690531