제5부 제3장-2 패널자료의 하우스만-테일러 추정법(Hausman-Taylor estimator)

[@이기찬-w5e]

안녕하세요.
선생님의 유트브 구독자이자 열렬한 팬인 대학원생입니다.
항상 올려주신 유트브를 보면 핵심만 짚고, 자세한 설명이 있어, 많은 도움이 되고 있습니다.
많이 바쁘시겠지만, 질문이 몇 가지 있습니다.
제가 현재 패널 데이터로 분석을 하고 있는데, 경영학쪽 전공입니다.
Hausman test를 보면 fe보단 re가 낫다고 나옵니다. p-value만 볼때도 fe보단 re 일 때 훨씬 유의 수준이 좋습니다.
그러나 re가 낫다 fe가 낫다 라고 할 수 없지만, 경영학 쪽 논문에서 사실 fe를 많이 쓰고 re는 쓴 논문을 거의 못봤습니다 (아예 못봤습니다. 제가 아직 열심히 다 본 것 아니지만...)
저는 현재 stata로 i.time i.industry를 진행하고 있으며, 저도 hausman test와 상관없이 경영학쪽에서 많이 쓰이는 fe를 쓰고 싶은데, hausman test에서 re가 선호되어서 어떻게 해야 할지 고민입니다.
아래는 저의 세부 질문입니다.
(1) hausman test에서 fe보단 re가 선호된다고 해도, 경영학쪽분야에서 관례적으로 re로 연구한 논문이 많이 없고 fe가 많으므로, fe로 진행해도 될까요? (hausman test가 절대적인 기준일까요?)
(2) 저는 이원 모형으로 i.time 더 나아가 i.industry를 포함시켰는데, 이 경우는 fe만 가능한 것인지? 혹은 re도 이원 모형으로 진행해도 무방한지 궁금합니다.
(3) 유트브에서 시간불편의 변수(ex: 성별)이 포함될 경우, re가 선호도 될 가능성이 높다고 말씀주셨는데, 저의 독립변수는 성별, 나이, 교육수준으로 측정된 "다양성"입니다. 이 경우도 시간불편의 변수 나이가 포함되어 있으므로 re를 선호하는 것이 맞나요?
(4) 저의 2차 패널 데이터에는 industry가 2-digit number와 3-digit number가 있습니다. 보통 industry를 factor로 두어 연구를 진행할 때 2-digit number가 많이 선호되나요? 혹은 3-digit number가 많이 선호되나요? (기존 연구에 이에 대한 구체적인 설명은 많이 없습니다. 저자에게 메일도 보내었습니다만, 다 각각 다른 industry number를 활용했습니다. 그냥 연구자의 재량일까요?)
바쁘실터인데, 이렇게 질문을 드려서 죄송합니다.
선생님의 귀중한 조언을 주시면 저의 연구하는 데 큰 도움이 될 것 같습니다.
답변 기다리겠습니다.
감사합니다.
이지훈 올림

[@Econometrics_using_Stata]

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[@lillllilliiilllj]

여쭤봅니다. 논문을 직접 작성할때 패널모형으로 결과값이 나올때 브로슈어패건 테스트 하우스만 테스트를 거쳐 고정효과를 선택하는 과정을 다 적어야 하는지 궁금합니다