Wie kann ich in einem Poisson-Modell mit festen Effekten auf autoregressive Restterme testen?

Ich habe sechs Jahre lang Paneldaten für die Anzahl neuer Unternehmen in verschiedenen Regionen. Ich schätze eine statische Poisson-Regression mit multiplikativen festen Effekten ∗ ; Ich habe auch versucht, ein dynamisches Modell durch Einführung einer verzögerten abhängigen Variablen zu schätzen, konnte dieses letztere Modell jedoch nicht zum Funktionieren bringen. Jetzt möchte ich die Residuen aus dem statischen Modell auf Autokorrelation testen, damit ich eine Vorstellung von der Bedeutung der Dynamik habe. Ich kann jedoch keine diagnostischen Tests dafür in einem Lehrbuch finden (ich habe mir Wooldridge, Cameron & Trivedi, Winkelmann, Greene angesehen) und habe einen solchen Test auch nicht in einem Forschungsbericht gesehen. Da die einzelnen Effekte im Modell nicht identifiziert werden, weiß ich überhaupt nicht, wie man aussagekräftige Residuen berechnet.$^*$

Weiß jemand 1), wie man sinnvolle Residuen berechnet? und 2) kennen Sie diagnostische Tests für diese Poisson-Modelle mit festem Effekt?

Zu Ihrer Information: Ich verwende den Befehl Stata (Version 12.1) -xtpoisson, fe vce (robust) - für das statische Modell. Die Postestimationsbefehle von Stata können vorhergesagte Werte usw. berechnen, jedoch nur unter der Annahme, dass die einzelnen Effekte alle Null sind.

Die Poisson-Regression im Querschnitt (oder gepoolt) modelliert die erwartete Anzahl von Zählungen y als E [ y i | x i ] = exp ( X i β ) , wobei β die Koeffizienten und X i die Variablen sind. Ein üblicher Weg, einzelne feste Effekte mit Paneldaten hinzuzufügen, besteht darin, die Effekte α i multiplikativ in das Modell einfließen zu lassen: E [ y i t | X i t , α i ] = $^*$$y$$E[y_i|x_i]=\exp(X_i\beta)$$\beta$$X_i$$\alpha_{i}$ .$E[y_{it}|X_{it},\alpha_i]=\alpha_i\exp(X_{it}\beta)$