Cragg-Donald Wald F统计量通过构建工具变量与内生变量之间的回归模型,计算得到F统计量值。该值反映了工具变量对内生变量的联合解释力:统计量越大,工具变量越能有效捕捉内生变量的变异,从而降低弱工具变量导致的估计偏误风险。例如,若统计量为15,说明工具变量对内生变量的解释...
cragg-donald wald f statistic计算公式 Cragg-Donald Wald F statistic(克莱格-唐纳德 Wald F 统计量)主要用于检验工具变量的弱识别问题,其计算公式如下: 假设我们有一个线性回归模型:y = Xβ + ε其中y是被解释变量,X=(X_1,X_2)是解释变量矩阵,X_1是内生变量,X_2是外生变量,β = (β_1,β_2)...
这个值用于iid的情况。 (3)Cragg-Donald Wald F统计量,由Cragg and Donald (1993)提出,Stock and Yogo (2005)给出其临界值,Stata在回归时会给出临界值。CDW检验一般过15%,10%的临界值就可以,过了5%的临界值更好。名义显著性水平为5%的检验,其真实显著性水平不超过15%。也就是Stock-Yogo weak ID test c...
不仅是F-statistics,r平方,t值等统计量都可以做到类似的事. 因此, 没人会在这个问题上纠结原创性 ...
ivreg2 命令会直接报告 Cragg-Donald Wald F 统计量和 Kleibergen-Paap Wald rk F 统计量两个用于弱工具变量检验的统计量,其中 Cragg-Donald Wald F 统计量假设扰动项 iid (独立同分布),而 Kleibergen-Paap Wald rk F 统计量没有做扰动项 iid 的假设。需要注意的是,这里的原假设是所选工具变量是弱工具变量...
F 是Cragg-Donald Wald F统计量; n 是样本容量; k 是解释变量的数量; R^2 是回归模型的确定系数(R-squared)。 在计算Cragg-Donald Wald F统计量时,我们首先估计一个OLS(普通最小二乘法)回归模型,然后计算模型的确定系数R^2,并将其代入上述公式中进行计算。该统计量用于检验回归模型中的异方差性是否显著。
很多人用F-statistics>10 来检验弱工具问题, 且没有附上参考文献 我认为有以下两个原因: 1.这个问题太直观, 直观到稍微考虑就明白该怎么做. 你只需要验证工具变量和内生变量的相关度足够高就行了. 也就是说,不仅是F-statistics, r平方,t值等统计量都可以做到类似的事. 因此, 没人会在这个问题上纠结原创...