Làm cách nào tôi có thể kiểm tra các thuật ngữ dư tự động trong mô hình Poisson bảng hiệu ứng cố định?

Tôi có dữ liệu bảng cho số lượng các công ty mới ở các khu vực khác nhau trong sáu năm. Tôi ước lượng hồi quy tĩnh Poisson với các hiệu ứng cố định nhân giống * ; Tôi cũng đã cố gắng ước tính một mô hình động bằng cách đưa ra một biến phụ thuộc bị trễ, nhưng không thể làm cho mô hình sau đó hoạt động. Bây giờ, tôi muốn kiểm tra phần dư từ mô hình tĩnh để tự tương quan, để tôi có ý tưởng về tầm quan trọng của động lực học. Tuy nhiên, tôi không thể tìm thấy bất kỳ xét nghiệm chẩn đoán nào cho điều này trong sách giáo khoa (Tôi đã xem Wooldridge, Cameron & Trivingi, Winkelmann, Greene) và cũng chưa thấy thử nghiệm nào như vậy trong một bài nghiên cứu. Vì các hiệu ứng riêng lẻ trong mô hình không được xác định, tôi không biết cách tính các phần dư có ý nghĩa ở vị trí đầu tiên.$^*$

Có ai 1) biết cách tính số dư có ý nghĩa; và 2) có biết bất kỳ xét nghiệm chẩn đoán nào cho các mô hình poisson hiệu ứng cố định này không?

FYI: Tôi đang sử dụng Stata (phiên bản 12.1) -xtpoisson, fe vce (mạnh) - lệnh cho mô hình tĩnh. Các lệnh postestimation của Stata có thể tính toán các giá trị dự đoán, v.v., nhưng chỉ giả sử rằng các hiệu ứng riêng lẻ đều bằng không.

Các mặt cắt ngang (hoặc gộp) mô hình hồi quy Poisson số lượng dự kiến của tộinhư, vớicác hệ số vàcác biến. Một cách phổ biến để thêm các hiệu ứng cố định riêng lẻ với dữ liệu bảng là cho phép các hiệu ứngnhập mô hình nhân:.$^*$E [ y i | x i ] = exp ( X i β ) β X i α i E [ y i t | X i t , α i ] = α i exp ( X i t β $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)$