组间系数检验方法？

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组间系数检验方法？
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同花顺

组间系数差异的检验方法

下面我们介绍三种检验组间系数差异的方法:

• 方法 1: 引入交叉项 (Chow 检验)
  
• 方法 2: 基于似无相关模型的检验方法 (suest)
  
• 方法 3：费舍尔组合检验 (Permutation test)
  

方法 2: SUEST (基于似无相关模型 SUR 的检验) A. 基本思想 顾名思义，所谓的似无相关模型 (seemingly unrelated regression) 其实就是表面上看起来没有关 系，但实质上有关系的两个模型。这听起来有点匪夷所思。这种“实质上”的关系其实是假设白人组和 黑人组的干扰项彼此相关。为了表述方便，将白人和黑人组的模型简写如下:
(2a) , 白人组 (2b) , 黑人组
若假设 ，则我们可以分别对白人组和黑人组进行 OLS 估计。然而，虽然白人和黑 人种族不同，但所处的社会和法律环境，面临的劳动法规都有诸多相似之处，使得二者的干扰项可 能相关，即 。此时，对两个样本组执行联合估计 (GLS) 会更有效率（详见 Greene (2012, Econometric analysis, 7th ed, 292-304)) 。
执行完 SUR 估计后，我们就可以对两组之间的系数差异进行检验了。 从上面的原理介绍，可以看出，基于 SUR 估计进行组间系数差异检验时，假设条件比第一种方法要 宽松一些:

• 其一，在估计过程中，并末预先限定白人组和黑人组各个变量的系数一定要相同，因此在 (2) 式 中，我们分别用 和 表示白人组和黑人组各个变量的系数向量；
  
• 其二，两个组的干扰项可以有不同的分布，即 ，且允许二者的 干扰项相关， 。
  

B.Stata实现方法 我们可以采用两种方法来执行似无相关检验：一是使用 Stata 的官方命令 suest；二是使用外部命令 bdiff。后者语法较为简洁。
B1. 基于 suest 命令的检验 在 Stata 中执行上述检验的步骤为：

• Step 1： 分别针对白人组和黑人组进行估计（不限于OLS估计，可以执行 Logit, Tobit 等估计），存储估计结果；
  
• Step 2： 使用 suest 命令执行 SUR 估计；
  
• Step 3： 使用 test 命令检验组间系数差异。 范例如下：
  

*-Step1: 分别针对两个样本组执行估计
  reg wage $xx if black==0
  est store w  //white
  reg wage $xx if black==1
  est store b  //black
*-Step 2: SUR
  suest w b
*-Step 3: 检验系数差异
  test [w_mean]ttl_exp = [b_mean]ttl_exp
  test [w_mean]married = [b_mean]married
  test [w_mean]south = [b_mean]south
Step 2 的结果如下（为便于阅读，部分变量的系数未呈现）：
.  suest w b

Simultaneous results for w, b
                             Number of obs  = 2,187
---------------------------------------------------
            |             Robus
            |    Coef.   Std. Err.      z    P>|z|
------------+--------------------------------------
w_mean
    ttl_exp |    0.251      0.036     6.92   0.000
    married |   -0.737      0.349    -2.11   0.035
      south |   -0.813      0.289    -2.81   0.005
                ... (output omitted) ..
------------+--------------------------------------
b_mean
    ttl_exp |    0.269      0.051     5.25   0.000
    married |    0.091      0.405     0.23   0.822
      south |   -2.041      0.425    -4.80   0.000
                ... (output omitted) ..
------------------+--------------------------------
执行组间系数差异检验的结果如下（Step 3）：
. *-Step 3: 检验系数差异

. test [w_mean]ttl_exp = [b_mean]ttl_exp
  (1)  [w_mean]ttl_exp - [b_mean]ttl_exp = 0
           chi2(  1) =    0.08
         Prob > chi2 =    0.7735

. test [w_mean]married = [b_mean]married
  (2)  [w_mean]married - [b_mean]married = 0
           chi2(  1) =    2.40
         Prob > chi2 =    0.1213

. test [w_mean]south = [b_mean]south
  (3)  [w_mean]south - [b_mean]south = 0
           chi2(  1) =    5.70
         Prob > chi2 =    0.0169
B2. 基于 bdiff 命令的检验

上述过程可以使用我编写的 bdiff 命令非常快捷的加以实现，结果的输出方式也更为清晰（在 Stata 命令窗口中输入 ssc install bdiff, replace 可以下载最新版命令包，进而输入 help bdiff 查看帮助文件）：
preserve
  drop if industry==2  // 白人组中没有处于 Mining (industry=2) 的观察值
  tab industry, gen(d)  //手动生成行业虚拟变量
  local dumind "d2 d3 d4 d5 d6 d7 d8 d9 d10 d11" //行业虚拟变量
  global xx "c.ttl_exp married south c.hours c.tenure c.age c.agesq `dumind'"
  bdiff, group(black) model(reg wage $xx) surtest
restore

* -SUR- Test of Group (black 0 v.s 1) coeficients difference

   Variables |      b0-b1    Chi2     p-value
-------------+-------------------------------
     ttl_exp |     -0.017    0.07       0.788
     married |     -0.814    2.32       0.128
       south |      1.238    5.80       0.016
       hours |      0.014    0.28       0.597
      tenure |      0.030    0.32       0.571
         age |     -1.027    0.23       0.629
       agesq |      0.015    0.31       0.578
          d2 |     -2.732    1.63       0.202
          d3 |     -1.355    1.45       0.228
          d4 |     -2.708    2.23       0.135
          d5 |     -1.227    1.00       0.317
          d6 |      0.087    0.00       0.950
          d7 |     -0.534    0.07       0.785
          d8 |     -1.316    1.26       0.261
          d9 |      0.346    0.06       0.807
         d10 |     -1.105    0.94       0.333
         d11 |     -1.689    1.81       0.179
       _cons |     18.770    0.20       0.652
---------------------------------------------
详细内容参见连享会推文

• 专题：回归分析
  
  
  
  • Stata: 如何检验分组回归后的组间系数差异？
    
  
  

相关推文

Note：产生如下推文列表的 Stata 命令为：
. lianxh 分组回归
. songbl 分组回归
安装最新版 lianxh/ songbl 命令：
. ssc install lianxh, replace
. ssc install songbl, replace

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