J'essaie de trouver la meilleure spécification pour mon jeu de données.
J'essaie de sonder l'efficacité des zones économiques spéciales en Pologne dans le sens de la croissance de l'économie dans trois modèles de données de panel similaires pour les variables expliquées: a) taux de chômage enregistré b) PIB par habitant c) formation brute de capital fixe par habitant . Les données concernent les sous-régions NUTS3. Les variables explicatives sont: 0-1 pour la présence de la ZES dans la sous-région dans l'annéeet quelques-unes des variables économiques; fréquence annuelle, l'ensemble de données est 2004-2012 pour 66 sous-régions.
J'ai essayé des effets fixes et aléatoires. Pour l'instant, j'ai choisi FE, en raison de la signification et des signes théoriquement corrects. Mais il y a des problèmes qui m'empêchent de le prendre pour acquis:
Comment tester l'autocorrélation et la corrélation croisée?
Je n'ai aucune idée de comment tester la distribution du terme d'erreur dans Stata, et de plus si elle n'est pas normalement distribuée, devrais-je m'en soucier beaucoup?
Si je comprends bien de la littérature, les valeurs du coefficient de corrélation entre les variables explicatives et le terme d'erreur près de -1 ou 1 ne sont pas mauvais en fait; dans mon cas, c'est presque -1 comme vous pouvez le voir.
Un modèle mixte convient-il à mon ensemble de données?
Je joins le résultat du modèle expliquant le taux de chômage.
Code:
xtreg st_bezr sse01 wartosc_sr_trw_per_capita zatr_przem_bud podm_gosp_na_10tys_ludn proc_ludn_wiek_prod ludnosc_na_km2, fe
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 594
Group variable: id Number of groups = 66
R-sq: within = 0.4427 Obs per group: min = 9
between = 0.3479 avg = 9.0
overall = 0.2365 max = 9
F(6,522) = 69.10
corr(u_i, Xb) = -0.9961 Prob > F = 0.0000
-------------------------------------------------------------------------------------------
st_bezr | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
--------------------------+----------------------------------------------------------------
sse01 | -1.406066 .4631984 -3.04 0.003 -2.316028 -.4961045
wartosc_sr_trw_per_capita | -.0000963 .0000166 -5.79 0.000 -.0001289 -.0000636
zatr_przem_bud | -26.11989 4.992198 -5.23 0.000 -35.92716 -16.31263
podm_gosp_na_10tys_ludn | -.0201788 .0030788 -6.55 0.000 -.0262273 -.0141304
proc_ludn_wiek_prod | -229.1996 16.92631 -13.54 0.000 -262.4516 -195.9475
ludnosc_na_km2 | .0790167 .0120865 6.54 0.000 .0552726 .1027609
_cons | 161.9786 10.76989 15.04 0.000 140.821 183.1363
--------------------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | 53.986519
sigma_e | 2.5446248
rho | .99778327 (fraction of variance due to u_i)
-------------------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(65, 522) = 27.09 Prob > F = 0.0000
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