मैं एक निश्चित प्रभाव पैनल पॉइज़न मॉडल में ऑटोरोग्रेसिव अवशिष्ट शब्दों के लिए परीक्षण कैसे कर सकता हूं?

Question

मेरे पास छह वर्षों के लिए विभिन्न क्षेत्रों में नई फर्मों की गणना के लिए पैनल डेटा है। मैं गुणात्मक निश्चित प्रभावों साथ एक स्थैतिक पॉइज़न प्रतिगमन का अनुमान लगा रहा हूं ; मैंने एक लैग्ड डिपेंडेंट वैरिएबल को पेश करके एक डायनेमिक मॉडल का अनुमान लगाने की कोशिश की है, लेकिन वह बाद के मॉडल का काम नहीं कर सका। अब, मैं स्थैतिक मॉडल से ऑटोक्रेलेशन के लिए अवशेषों का परीक्षण करना चाहूंगा, ताकि मुझे गतिशीलता के महत्व का अंदाजा हो। हालाँकि, मुझे इसके लिए किसी पाठ्यपुस्तक में कोई नैदानिक ​​परीक्षण नहीं मिला है (मैंने वोल्ड्रिज, कैमरन और त्रिवेदी, विंकेलमैन, ग्रीन) को देखा है, और एक शोध पत्र में भी ऐसा परीक्षण नहीं देखा है। चूंकि मॉडल में व्यक्तिगत प्रभावों की पहचान नहीं की गई है, इसलिए मुझे नहीं पता कि पहली जगह में सार्थक अवशिष्टों की गणना कैसे करें।$^*$

क्या कोई 1) जानता है कि सार्थक अवशेषों की गणना कैसे की जाती है; और 2) इन पैनल फिक्स्ड इफेक्ट पॉसों मॉडल के लिए किसी भी नैदानिक ​​परीक्षणों का पता है?

FYI करें: मैं स्थैतिक मॉडल के लिए Stata (संस्करण 12.1) -xtpoisson, fe vce (strong) - कमांड का उपयोग कर रहा हूं। स्टैटा के पोस्टिमिमेशन कमांड अनुमानित मूल्यों आदि की गणना कर सकते हैं, लेकिन केवल यह मानते हुए कि व्यक्तिगत प्रभाव सभी शून्य हैं।

$^*$ पार अनुभाग (या जमा) प्वासों प्रतिगमन मॉडल की गिनती की अपेक्षित संख्या के रूप में , के साथ गुणांक और चर। पैनल डेटा के साथ व्यक्तिगत निश्चित प्रभावों को जोड़ने का एक सामान्य तरीका है, प्रभाव को मॉडल में गुणा करने दें: ।$y$$E[y_i|x_i]=\exp(X_i\beta)$$\beta$$X_i$$\alpha_{i}$$E[y_{it}|X_{it},\alpha_i]=\alpha_i\exp(X_{it}\beta)$

Comments

यह वास्तव में एक गैर-अस्पष्ट मुद्दा है - यहां तक ​​कि गैर-पैनल डेटा के लिए (जिसके लिए वे ज्यादातर नकारात्मक परिणाम मौजूद हैं, जैसे कि ऑटोकॉर्लेशन के लिए पोर्टमैंटेओ परीक्षणों को पॉसन फ्रेमवर्क में संचालित करने के लिए कम से कम कुछ समायोजन की आवश्यकता होती है)। मैं कुछ साहित्य इकट्ठा करूँगा, लेकिन यह विरल है और कई मामलों में पांडुलिपियों, तकनीकी रिपोर्टों, आदि में सीमित है

— एलेकोस पापाडोपोलोस

हो सकता है कि क्रॉस वेलिड आपको बेहतर मदद कर सकता है? आंकड़े.stackexchange.com (इस धागे को फिर से देखने वाले लोगों के लिए - मुझे लगता है कि अब तक आपको जवाब पहले ही मिल चुका है)

— JoaoBotelho