Cragg-Donald Wald F统计量可用于检验工具变量的强度,确保工具变量与解释变量之间存在足够的相关性,从而减小估计偏误。 模型稳健性检验:通过计算Cragg-Donald Wald F统计量,可以评估回归模型的稳健性,特别是在存在异方差性的情况下。较大的F值表明模型对异方差性不敏感,结果更...
F统计量=61.914>10,根据经验准则可以判断,我们的工具变量不是一个弱工具变量。除此之外, estat firststage 命令还会报告一个最小特征值统计量( Minimum eigenvalue statistic ),一般大于 2SLS Size of nominal 5% Wald test 中10%对应的临界值就表明不存在弱工具变量问题。 特别说明:豪斯曼检验(即内生性检验)和...
(2)最小特征统计量,minimum eigenvalue statistic,这是Stock and Yogo (2005)提出来的,stata会在ivreg2中给出临界值。Staiger and Stock (1997)建议只要该值大于10就认为不存在弱IV。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...
F-test of excluded instruments and R-squared with included instruments "partialled-out"; enhanced Cragg-Donald tests for weak instruments, redundancy of ... CF Baum,ME Schaffer,S Stillman - 《Statistical Software Components》 被引量: 0发表: 2011年 Drawbacks in the 3-Factor Approach of Fama ...
Cragg-Donald Wald F统计量是用于进行异方差稳健性检验的统计量,在计量经济学中经常被使用。其计算公式如下: F = 。 其中: 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...