使用xtreg命令的新cre选项，可以轻松地将相关随机效应（CRE）模型拟合到面板数据。类似于固定效应（FE）模型，在控制内生性的同时估计时不变回归的系数。执行完全稳健的Mundlak规范检验，帮助您在随机效应（RE）、固定效应（FE）或相关随机效应（CRE）模型之间进行选择。StataNow™许可用户可以使用此功能。

示例

我们研究了随时间变化的变量对工资的影响，比如age和tenure。同时，我们对时不变变量的影响感兴趣，比如race。固定效应（FE）模型会遗漏任何随时间保持不变的变量，因此无法完全回答我们的研究问题。随机效应（RE）可能产生不一致的估计，因为个体时不变的异质性与回归因子的age和tenure之间可能存在相关性。

我们可以使用相关随机效应（CRE）模型来规避这两个问题。让我们看看它的实际操作。

xtreg，cre报告模型中变量的系数（xit_vars）和它们各自的面板平均值（xt_means）。在CRE模型中，面板均值被添加到回归中，以控制潜在的内生性和校正偏差。这个过程给出了我们从相应的FE模型中获得的时变回归系数的相同系数：

这是使用FE模型的优点，也没有丢失模型的时不变特征的信息。

xtreg，cre执行Mundlak规范检验，帮助您在RE、FE或CRE模型之间进行选择。与Hausman检验不同，该检验是完全稳健的，即使*了一个稳健的vce，如vce ( cluster idcode )，该检验仍然有效。在我们上面的例子中，该检验为拟合的CRE模型提供了有力的证据。

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