We first provide a formal test and

We first provide a formal test and use the Breusch-Pagan tests for model determine between pool and
panel by STATA software. The Breusch-Pagan Lagrange multiplier (LM) test is designed to test random effects.
The null hypothesis of the one-way random group effect model is that variances of groups are zero. If the
null hypothesis is not rejected, the pooled regression model is appropriate. With the large chi-squared, we reject
the null hypothesis in favour of the random group effect model. Then we test for random or fixed effect model by
Hausman test. The null hypothesis underlying the Hausman test is that the FEM and ECM estimators do not differ
substantially. The test statistic developed by Hausman has an asymptotic
2 distribution. If the null hypothesis is
rejected, the conclusion is that ECM is not appropriate and that we may be better off using FEM, in which case
statistical inferences will be conditional on the i in the sample (Gujarati 2002).
Source: *Ministry of Keshavarzi Jehad, 2006. ** Based on research findings

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi lần đầu tiên cung cấp một bài kiểm tra chính thức và sử dụng Breusch-Pagan các xét nghiệm cho mô hình xác định giữa trời vàbảng điều khiển bằng phần mềm STATA. Kiểm tra hệ số (LM) Breusch-Pagan Lagrange được thiết kế để kiểm tra hiệu ứng ngẫu nhiên.Các giả thuyết null của mô hình có hiệu lực một cách ngẫu nhiên nhóm là chênh lệch của nhóm là zero. Nếu cácnull hypothesis sẽ không bị từ chối, mô hình hồi qui tòi là thích hợp. Các lớn chi-squared, chúng tôi từ chốiCác giả thuyết null ủng hộ mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên nhóm. Sau đó chúng tôi kiểm tra cho hiệu ứng ngẫu nhiên hay cố định mô hình củaKiểm tra Hausman. Các giả thuyết null tiềm ẩn các thử nghiệm Hausman là FEM và ECM estimators không khác nhauđáng kể. Thống kê thử nghiệm được phát triển bởi Hausman có một phân phối 2 tiệm cận. Nếu giả thuyết nullbị từ chối, kết luận là ECM là không thích hợp và chúng tôi có thể tốt hơn bằng cách sử dụng FEM, trong trường hợpthống kê suy luận sẽ có điều kiện về i trong mẫu (Gujarati 2002).Nguồn: * bộ Keshavarzi Jehad, năm 2006. ** Dựa trên kết quả nghiên cứu

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi đầu tiên cung cấp một kiểm tra chính thức và sử dụng các bài kiểm tra Breusch-Pagan cho mô hình xác định giữa hồ bơi và
bảng điều khiển bằng phần mềm STATA. Các thử nghiệm Breusch-Pagan Lagrange multiplier (LM) được thiết kế để kiểm tra hiệu ứng ngẫu nhiên.
Các giả thuyết của mô hình ảnh hưởng của nhóm ngẫu nhiên một chiều là phương sai của nhóm là zero. Nếu
giả thuyết không bị từ chối, các mô hình hồi quy gộp là thích hợp. Với các chi-squared lớn, chúng ta bác bỏ
giả thuyết trong lợi của các mô hình ảnh hưởng của nhóm ngẫu nhiên. Sau đó, chúng tôi thử nghiệm cho mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên hay cố định bằng
thử nghiệm Hausman. Các giả thuyết cơ bản thử nghiệm của Hausman là người dự toán FEM và ECM không khác biệt
đáng kể. Thống kê kiểm phát triển bởi Hausman có một phân bố tiệm cận? 2. Nếu giả thuyết được
từ chối, kết luận là ECM đó là không thích hợp và chúng ta có thể được tốt hơn bằng cách sử dụng FEM, trong trường hợp
suy luận thống kê sẽ có điều kiện trên i trong mẫu thử (Gujarati 2002).
Nguồn: * Bộ Keshavarzi Jehad, 2006. ** Dựa trên kết quả nghiên cứu