简单来讲,如果使用routine standard error,对应sargan test;如果是robust standard error,对应hansen J。这个不需要专门通过视频课程去了解,只需要把提出这两个假设检验的那篇论文拿出来看下就可以;如果不想看最原始的论文,仔细看下stata的help文件,里面也有详细说明。现在的实证研究大部分都是大样本微观数据,所以se最...
xtabond2会报告过度检验(Hansen J和sargan test)对于Sargan test of overid. restrictions和Difference-in-Sargan tests of exogeneity of instrument subsets,原假设是这些instruments valid, 因此p不显著,不reject原假设即p值要大于0.10以上就是好的,同时也不要大于等于1。一般而言在0.1-0.25之间最合适。 自相关检验情...
我看《经济研究》和《金融研究》中有的报告sargan检结果,有的报告hansen检验结果。 最近看文献、看视频课程对这个问题都没有完全理清,所以请老师指点。 这个取决于对误差项分布的假设。简单来讲,如果使用routine standard error,对应sargan test;如果是robust standard error,对应hansen J。这个不需要专门通过视频课程去...
如果选了多个IV,就用F TEST看其是否都不显著。同时,如果在多个IV中,有一个是确定为外生的,那么,可以用Sargan test of overidentifying restrictions来检验其他的IV是不是确实是外生的。 3, 如果上述都没有问题,做一下IV回归。完成后,用HAUSMAN检验,这个检验的原假说是IV回归与原回归(不用IV的回归)的变量的系...
不太清楚你用的是什么软件。不过一般来说，J-statistics 就是Sargan test的statistics值。可以参考：Sarga...
Sargan统计量,Stata命令:estat overid 四、GMM过程 在Stata输入以下命令,就可以进行对面板数据的GMM估计。 . ssc install ivreg2 (安装程序ivreg2 ) . ssc install ranktest (安装另外一个在运行ivreg2 时需要用到的辅助程序ranktest) . use"traffic.dta"(打开面板数据) ...
过度识别约束检验( J 统计量),又称为 Sargan 统计量。令\hat{\mathrm{u}}_{\mathrm{i}}^{2 \mathrm{SLS}}为来自(a)式 2SLS 估计的残差。 利用OLS 估计下面的回归系数: \hat{u}{i}^{2 S L S}=\delta_{0}+\delta_{1} Z_{1 i}+\ldots+\delta_{m} Z_{m i}+\delta_{n t+1} W...
xtabond2会报告过度检验(Hansen J和sargan test)对于Sargan test of overid. restrictions和Difference-in-Sargan tests of exogeneity of instrument subsets,原假设是这些instruments valid, 因此p不显著,不reject原假设即p值要大于0.10以上就是好的,同时也不要大于等于1。一般而言在0.1-0.25之间最合适。 自相关检验情...
2, 如果上述理论逻辑通的话,将内生变量X作为解释变量,IV和其他变量(X2)作为解释变量,看IV是否显著,它应该显著。如果选了多个IV,就用F TEST看其是否都不显著。同时,如果在多个IV中,有一个是确定为外生的,那么,可以用Sargan test of overidentifying restrictions来检验其他的IV是不是确实是外生的。
我看《经济研究》和《金融研究》中有的报告sargan检结果,有的报告hansen检验结果。 最近看文献、看视频课程对这个问题都没有完全理清,所以请老师指点。 这个取决于对误差项分布的假设。简单来讲,如果使用routine standard error,对应sargan test;如果是robust standard error,对应hansen J。这个不需要专门通过视频课程去...