Hausman Spesifikasyon Testi (Sabit Etkiler ve Rastgele Etkiler)
Hausman Specification Test (Fixed Effects vs Random Effects) · Ayrıca şöyle bilinir: Hausman specification test, FE vs RE test, Durbin-Wu-Hausman test, Hausman Spesifikasyon Testi (FE vs RE)
Hausman testi, Jerry A. Hausman tarafından 1978'de tanıtılan ve panel veri modellerinde sabit etkiler (FE) ile rastgele etkiler (RE) tahmin edicileri arasında seçim yapmayı sağlayan bir spesifikasyon testidir. Boş hipotez, rastgele etkiler tahmin edicisinin tutarlı ve etkin olduğu ve tercih edilmesi gerektiğidir; alternatif hipotez ise rastgele etkilerin tutarsız olduğu ve birimlere özgü etkilerin açıklayıcı değişkenlerle ilişkili olması nedeniyle sabit etkilerin gerekli olduğudur.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Hausman testini, sürekli bir sonuca sahip panel (boylamsal) veriler üzerinde, aynı spesifikasyon üzerinde hem sabit etkiler hem de rastgele etkiler modelini tahmin ettikten sonra ve aralarında seçim yapmak için ilkesel bir kurala ihtiyacınız olduğunda kullanın. Her iki modelin de eksik değişkenler olmaksızın doğru bir şekilde belirtildiğini, boş hipotez altında RE'nin tutarlı ve etkin, FE'nin ise tutarlı ancak etkin olmadığını varsayar ve asimptotik bir ki-kare dağılımına dayanır, bu nedenle makul bir örneklem (en az yaklaşık 50 gözlem) gereklidir. Küçük örneklemler için testin bootstrap versiyonu önerilir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Uygulamalı panel ekonometrisinin merkezinde yer alan sabit etkiler ve rastgele etkiler seçimi için resmi, geniş çapta kabul görmüş bir karar kuralı sağlar.
- Ek bir modele ihtiyaç duymadan, FE ve RE katsayı vektörlerini karşılaştırarak zaten hesapladığınız tahmin ediciler üzerine doğrudan inşa edilmiştir.
- Açık bir asimptotik ki-kare dağılımına sahiptir, bu da test istatistiğini ve p-değerini raporlamayı ve yorumlamayı kolaylaştırır.
- Asimptotik bir yaklaşıma dayanır, bu nedenle küçük örneklemlerde güvenilmez olabilir; bu durumda bir bootstrap Hausman testi tercih edilir.
- Her iki modelin de eksik değişkenler olmaksızın doğru bir şekilde belirtildiğini varsayar ve bir ret, yalnızca ilişkili etkilerden ziyade genel bir yanlış spesifikasyonu yansıtabilir.
- Kovaryans farkı sonlu örneklemlerde pozitif yarı-tanımlı olmayabilir, bu da bazen negatif veya tanımsız bir istatistikle sonuçlanabilir.
SSS
Hausman testi boş hipotezi reddederse ne anlama gelir?
Boş hipotezi reddetmek, birime özgü etkilerin regresörlerle ilişkili olması nedeniyle rastgele etkiler tahmin edicisinin tutarsız olduğu anlamına gelir. Bu durumda, bu korelasyon mevcut olduğunda bile tutarlı kalan sabit etkiler tahminlerini raporlamalısınız.
Sabit etkiler her zaman tutarlıysa neden rastgele etkileri seçmelisiniz?
Sabit etkiler tutarlıdır ancak birimler arası varyasyonu göz ardı eder ve daha az etkindir. Boş hipotez geçerli olduğunda, rastgele etkiler tutarlı ve etkindir, daha küçük standart hatalar verir ve zamanla değişmeyen regresörlere izin verir. Hausman testi, bu etkinliği güvenle koruyup koruyamayacağınızı size söyler.
Test küçük örneklemlerde güvenilir midir?
Her zaman değil. İstatistik yalnızca asimptotik olarak ki-kare dağılımını izler, bu nedenle kısa panellerde yaklaşım zayıf olabilir. Örneklem küçük olduğunda bir bootstrap Hausman testi önerilir ve Mundlak (1978) yaklaşımı daha esnek bir alternatiftir.
Test istatistiği negatif çıkarsa ne olur?
Negatif bir istatistik, sonlu örneklemlerde FE ve RE kovaryans matrisleri arasındaki farkın pozitif tanımlı olmaması durumunda ortaya çıkabilir. Bu, asimptotik varsayımların zorlandığını gösterir; testin bir bootstrap versiyonu veya sağlam bir varyantı uygun yanıttır.
Kaynaklar
- Hausman, J. A. (1978). Specification Tests in Econometrics. Econometrica, 46(6), 1251–1271. DOI: 10.2307/1913827 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Hausman Specification Test (Fixed Effects vs Random Effects). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/hausman-test
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Tam Düzenlenmiş En Küçük Kareler (FMOLS) TahmincisiEkonometri↔ karşılaştır
- En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Eşbütünleşme Testleri (Pedroni, Kao, Westerlund)Ekonometri↔ karşılaştır
- Panel Veri Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Veri Rastgele Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır