Как я могу проверить авторегрессию остаточных членов в модели Пуассона с фиксированной панелью эффектов?

У меня есть данные панели для подсчета новых фирм в разных регионах за шесть лет. Я оцениваю статическую пуассоновскую регрессию с мультипликативными фиксированными эффектами ; Я также попытался оценить динамическую модель, введя лаговую зависимую переменную, но не смог заставить эту последнюю модель работать. Теперь я хотел бы проверить остатки от статической модели на автокорреляцию, чтобы у меня было представление о важности динамики. Тем не менее, я не могу найти какие-либо диагностические тесты для этого в учебнике (я смотрел на Wooldridge, Cameron & Trivedi, Winkelmann, Greene), а также не видел такого теста в исследовательской работе. Поскольку отдельные эффекты в модели не определены, я не знаю, как рассчитать значимые остатки в первую очередь.$^*$

Кто-нибудь 1) знает, как вычислить значимые остатки; и 2) знаете ли какие-либо диагностические тесты для этих моделей пуассоновского эффекта с фиксированным эффектом?

К вашему сведению: я использую Stata (версия 12.1) -xtpoisson, fe vce (надежная) - команда для статической модели. Команды Stata для постоценки могут вычислять прогнозируемые значения и т. Д., Но только при условии, что все отдельные эффекты равны нулю.

$^*$ Поперечная (или объединенная) регрессия Пуассона моделирует ожидаемое количество отсчетов как , с коэффициентами и переменными. Обычный способ добавления отдельных фиксированных эффектов к данным панели состоит в том, чтобы эффекты входили в модель мультипликативно: .$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)$