有网友碰到这样的问题“【Stata入门】10面板数据混合回归、个体效应（固定效应、随机效应）及豪斯曼检验”。小编为您整理了以下解决方案，希望对您有帮助：
解决方案1：
Stata入门：面板数据混合回归、个体效应（固定效应、随机效应）及豪斯曼检验一、估计面板数据的三种策略
混合回归
定义：将面板数据看成是截面数据而进行混合回归（pooled regression），要求样本中每位个体拥有相同的回归方程。
缺点：此策略忽略了个体间不可观测或被遗漏的异质性（heterogeneity），而该异质性可能与解释变量相关，导致估计不一致。
对每位个体进行回归
定义：为每位个体估计一个单独的回归方程。
缺点：忽略了个体的共性；可能没有足够大的样本容量。
个体效应模型——折衷的估计策略
定义：假定个体的回归方程拥有相同的斜率，但可有不同的截距项，以此来捕捉异质性。
公式：
$z_{i}$ 为不随时间而变（time invariant）的个体特征，比如性别。
$x_{it}$ 可随个体及时间而变（time-varying）。
扰动项由（$u_{i}+varepsilon_{it}$）两部分构成，称为“复合扰动项”（composite error term）。其中，不可观测的随机变量 $u_{i}$ 是代表个体异质性的截距项；$varepsilon_{it}$ 为随个体与时间而改变的扰动项，假设其同分布，且与 $u_{i}$ 不相关。
二、固定效应模型与随机效应模型固定效应模型
如果 $u_{i}$ 与某个解释变量相关，则称为“固定效应模型”（Fixed Effects Model，简记 FE）。此时，OLS 不一致，需要将模型转换，消去 $u_{i}$ 后获得一致估计量。
固定效应模型也叫“最小二乘虚拟变量模型（LSDV）”。
随机效应模型
如果 $u_{i}$ 与所有解释变量（$x_{it}, z_{i}$）均不相关，则称为“随机效应模型”（Random Effects Model，简记 RE）。
三、混合效应与固定效应的检验方法一：看F值
使用 xtreg y x controls, fe 进行固定效应回归，并通过 estimates store FE 存储结果。
F检验原假设：所有 $u_{i}$ 都为0。由于F检验的p值通常很小（如0.0000），所以强烈拒绝原假设，认为FE优于混合回归。
缺点：没有使用稳健标准误，F检验可能不有效，因此推荐使用LSDV法。
方法二：LSDV法
使用 xi:xtreg y x controls i.id, robust 进行回归，并通过 estimates store LSDV 存储结果。
大多数个体虚拟变量都很显著（p值很小，如0.000），可以拒绝“所有个体虚拟变量都为0”的原假设，即认为存在个体固定效应，不使用混合回归。
四、混合效应与随机效应的检验使用 xtreg y x controls, re robust 进行随机效应回归，并通过 xttest0 检验。LM检验强烈拒绝“不存在个体随机效应”的假设，说明在“混合回归”与“随机效应”中，应选后者。五、固定效应与随机效应的检验——豪斯曼检验传统豪斯曼检验
分别进行固定效应和随机效应回归，并存储结果。
使用 hausman FE RE, constant sigmamore 进行豪斯曼检验。
结果：如果p值很小（如0.0000），说明强烈拒绝原假设“$u_{i}$ 与（$x_{it}, z_{i}$）均不相关”，认为应使用固定效应。
缺点：无法使用聚类稳健标准误。
使用聚类稳健标准误的豪斯曼检验
由于传统豪斯曼检验无法使用聚类稳健标准误，可以通过一系列步骤构造一个使用聚类稳健标准误的检验。
步骤：
进行随机效应回归，并获取 $theta$ 值。
对每个变量生成去中心化的变量。
使用去中心化的变量进行回归，并使用聚类稳健标准误。
对去中心化的解释变量进行联合显著性检验。
结果：如果p值很小（如0.0000），说明强烈拒绝原假设，认为应使用固定效应。
通过以上步骤，可以系统地对面板数据进行混合回归、固定效应、随机效应的估计与检验，最终选择合适的模型进行后续分析。