Hausman检验之Statadebug
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。
bootstrap检验方法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]
< hausman iv ols, constant sigmamore

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