(1)命令1:ivregress 2sls y x2…xn (x1=z1…zn), r first (说明:r表示使用稳健标准误,first表示显示第一阶段回归结果)(2)命令2:estat overid(说明:过度识别检验命令)(3)命令3:ivreg2 y x2…xn (x1=z1…zn), r orthog(XX)(说明:XXX填入要检验外生性的工具变量) 2、参考值 (1)C统计量:H0=...
首先，理解IV-2sls的设定：被解释变量y，内生解释变量x1和外生解释变量x2至xn，初步选择z1至zn作为工具变量。其核心在于找到既满足外生性又有效性的工具变量。1. 工具变量检验：工具变量需通过过度识别检验，确保其外生性。例如，对z1~zn进行过度识别检验，发现z2和z5可能内生，需逐一剔除。Hansen...
Minimum eigenvalue statistic = 224.124 这个是最小特征值为224.124，大于10，通过了弱识别检验；但是你的Sargan值太大，p值为0，说明你的方程没有通过过度识别检验，也就是说你所找的工具变量不是外生的，还需要更换工具变量。
需要注意的是,IV-2SLS方法的有效性取决于工具变量的选择。工具变量需要满足两个条件:第一,与内生变量相关;第二,与误差项不相关。如果工具变量不满足这些条件,IV-2SLS方法可能会产生偏误。 总的来说,IV-2SLS方法是一种有效的解决内生性问题的方法,但需要选择合适的工具变量并进行严格的检验。©...
过度识别检验:Hansen-Sargan J检验,自身为一种卡方检验,原假设:所有工具变量均为外生,备选假设:至少有一个内生(存在不合格工具变量)。应接受原假设,拒绝备选假设。 estat overid 结果强烈拒绝“所有变量均为外生”的原假设,即认为某些(或某个)工具变量不合格(invalid)。 2、对工具变量进一步选取检测 考虑仅...
9.3 IV和2SLS:两阶段最小二乘识别与过度约束检验(上)。听TED演讲,看国内、国际名校好课,就在网易公开课
将这一估计量与普通最小二乘法直接获得的OLS估计量进行对比:如果二者没有显著差异,则认为OLS估计量与IV估计量都是一致估计,并且考虑到OLS比IV估计量更有效,可直接采用OLS估计;如果二者有显著差异,则认为OLS估计量是不一致的,应采用IV估计量。过度识别约束检验可以判断多余的工具变量是否必要。 展开更多...
工具变量(IV):估计与检验 热度: IV(2SLS)估计应用STATA实现 例子:学校教育的收益,始于Mincer(1958)的具有开创性的有关工资与学校教育相 互联系的研究,已成为重要的理论和实证研究课题(学术界往往将工资的对数对受教育年限 及其他控制变量进行的这类回归称之为Mincerianregression)。
Weakidentificationtest弱工具变量检验详解,得到得到Wald-F统计值为30.303,KPWald-F统计值为42.063,大于所有临界值,说明拒绝“弱工具变量”的原假设,即方程不存在弱工具变量。 HansenJstatistic的过度识别检验详解,得到卡方统计值为0.548,p值为0.7601,大于0.05,说明接受“过度拟合”的原假设。©...
在计量经济学中，内生性是一个常见的问题，它会导致估计的参数有偏和不一致。工具变量（IV）方法是为了解决这个问题而提出的。工具变量的概念 工具变量应该与内生解释变量相关，但与误差项无关。工具变量用于估计参数，以减少误差项的影响。计量经济学工具变量IV（2SLS）简介 第一阶段 在这一阶段，工具变量与内生...