R语言SUR模型的豪斯曼检验

豪斯曼检验（Hausman test）是用于比较两个估计量的一种统计检验方法，常用于SUR（Seemingly Unrelated Regression）模型中。该检验的原假设为两个估计量都是无偏的，备择假设为其中至少有一个估计量是有偏的。

在R语言中，可以使用“systemfit”包中的“hausman.test”函数进行豪斯曼检验。该函数需要输入两个SUR模型的结果对象，例如：

library(systemfit)

# 建立两个SUR模型
model1 <- systemfit(y ~ x1 + x2, list(x1 = ~ z1 + z2, x2 = ~ z3 + z4))
model2 <- systemfit(y ~ x1 + x2, method = "SUR")

# 进行豪斯曼检验
hausman.test(model1, model2)

其中，第一个SUR模型使用了多元线性回归模型的形式，而第二个SUR模型使用了“SUR”方法。函数返回值包括测试统计量、自由度和p值等信息，以及检验结果的文字描述。如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，即认为两个估计量存在显著性差异，需要选择其中一个作为最终的估计量。