Hausman检验之Stata debug

1. hausman cannot be used with vce(robust), vce(cluster cvar), or p-weighted data
   传统的豪斯曼检验不能解决异方差的问题，因此被检验模型不能使用聚类稳健标准误，也不能是GMM，即stata命令 ivregress gmm 和 xtivreg[gmm] 不能使用。在这些情况下，应当使用异方差稳健的Durbin-Wu-Hausman test检验内生性，命令为 estat endogenous。DWH检验的原理是：先用外生变量和和工具变量对内生变量进行回归，计算其残差。然后把残差作为解释变量一起放进ols回归式，看残差的系数是否为0 。也可采用自助法（Bootstrap）解决，[option]里填 vce(bootstrap, reps(300))即可。

2. chi2<0 ==> model fitted on these data fails to meet the asymptotic assumptions of the Hausman test; see suest for a generalized test
   检验统计量为负，不能满足检验的渐近性假设（Asymptotically efficient 样本越大越有效）。主要是小样本或两个对比的模型不匹配导致的问题。

先看一下是不是方程顺序错了。如果没有错，那么在小样本数据下也并不是不可能得到负值。当HAUSMAN检验的X2值是负的时候，意思是强烈地表明两个被比较的回归结果系数相同（或者说无显著差异）的原假说不能被拒绝，尤其是小样本中很可能出现。这是STATA7的使用手册上的一个例子说的。但在STATA8里，又说，出现负值这种情况时，If this is the case, the Hausman test is undefined. Unfortunately, this is not a rare event. Stata supports a generalized Hausman test that overcomes both of these problems. See suest for details.可以通过 help suest了解。
Source: 人大经济论坛

我做的时候OLS和IV两个模型的数据区间长度不一致，IV模型由于使用了时间长度较短的工具变量而减少了大量观测值。换掉该工具变量之后检验统计量就正常了。较小的数据区间长度差异，如滞后一两阶则不会产生影响。
也有可能是两个模型使用的变量（除工具变量外）不完全一样，重新检查一遍模型使之完全匹配即可。

3. 注意模型顺序和填写选项
   hausman name-consistent name-efficient [, options]
   e.g. hausman iv ols, constant sigmamore