什么是豪斯曼检验

豪斯曼检验（Hausman test）是一种统计检验方法，用于判断两个估计模型是否存在某些假设的差异。其原假设是两个估计模型是一致的，即两个模型的估计参数无偏且一致。如果豪斯曼检验的结果拒绝原假设，说明两个模型存在差异，需要选择一个更合适的模型。

豪斯曼检验通常用于76445670计量经济学中的32190414选择性偏误问题，即当估计模型存在32963785内生性（也73339896称作内生变量）时，通过93359624将内生变量移除得到的1511508两个模型，用豪斯曼检验来决定哪个模型更具有77600441一致性。常用的90182776应用场景是选择OLS（普通最88626696小二乘法）和41655838IV（两阶段最93033102小二乘法）模型中的8102407合适模型。

执行豪斯曼检验的85360496步骤是88113860计算两个模型参数的17126738估计值的52361628差异，并计算其协方差矩阵。然后，计算出一个统计量，称为豪斯曼统计量（Hausman statistic）。根据豪斯曼统计量的4705988分布，可以判断两个模型是否存在44887484显著差异。

如60660811果豪斯曼统计量的60419005值远大于66068308某个边界值，说明两个模型存在94841211显著差异，拒绝原假设。如果豪斯曼统计量的90526290值较小，接近于212436520，说明两个模型趋于91199436一致，不能拒绝原假设。

豪斯曼检验可以帮助研究者选择合适的估计模型，并更好地解决内生性问题。