세 가지 모델
여기서 회귀에 포함되지 않은 개인(그룹) 또는 기간에 특정한 고정 또는 무작위 효과이고 오류는 독립적으로 동일하게 분포됩니다. ~ IID (0, ).
연구를 위한 사양 테스트
본 연구를 위해 연구자는 위에서 논의한 세 가지 모델을 사용하였고, 최적의 모델을 선택하기 위해 다음과 같은 사양 테스트를 진행하여 최적의 모델을 선택하였다.
풀링된 OLS 모델 또는 FEM 모델
이 테스트에서는 패널 데이터 세트의 그룹 효과를 조사하는 데 통합 OLS 또는 FEM 모델이 가장 적합한지 여부를 조사했습니다. 가설 유의성은 F -test 값을 통해 확인할 수 있습니다. 귀무가설이 받아들여지면 합동 OLS가 FEM 모델보다 낫습니다[ 200 ]. 귀무 가설은 다음과 같은 방식으로 명시됩니다.
풀링된 OLS 모델 또는 REM 모델
이 테스트에서는 패널 데이터 세트의 무작위 효과를 조사하는 데 통합 OLS 또는 REM 모델이 가장 적합한지 여부를 조사했습니다. REM은 Breusch-Pagan Lagrange multiplier(LM) 테스트를 통해 테스트할 수 있습니다[ 200 ]. 가설 유의성은 카이제곱 값을 통해 확인할 수 있습니다. 귀무가설이 받아들여지면 합동 OLS가 REM 모델보다 낫습니다. 귀무가설은 다음과 같은 방식으로 기술될 수 있습니다 [ 4 ]:
FEM 또는 REM 모델: Durbin–Wu–Hausman 테스트(Hausman 사양 테스트)
Hausman 사양 테스트는 패널 데이터에서 FEM 또는 REM이 가장 적합한 모델인지 확인하기 위해 실행됩니다. Hausman 통계량 χ 2 는 다음 공식 [ 4 ]으로 계산됩니다.
여기서 βc는 일관성 추정기의 계수 벡터입니다. βe는 효율적인 추정기의 계수 벡터입니다. Vc는 일관성 추정량의 공분산 행렬입니다. Ve는 효율적인 추정기의 공분산 행렬입니다.
Hausman 사양 검정의 가설은 다음과 같이 설명할 수 있습니다.
p 값 이 5%보다 작으면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 받아들입니다. 즉, 이 경우 FEM 모델이 REM 모델보다 더 적합하다는 의미입니다. 반면, p 값이 5%보다 크면 REM 모델이 FEM 모델보다 더 적합하다는 귀무가설을 받아들입니다[ 4 , 200 ].구글상위노출
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