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工具变量检验结果怎么看
ivreg2进行弱
工具变量检验
后的
结果怎么看
答:
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。
弱
工具变量检验结果怎么看
答:
如果有较多
工具变量
,可舍弃弱工具变量,因为多余的弱工具变量反而会降低第一阶段回归的F统计量。弱IV的判断有以下四个标准:偏R2,也就是Shea’spartialR2,不过xtivreg2不汇报这个统计量,得用命令estatfirststage,allforcenonrobust,汇报第一阶段的
结果
。2、最小特征统计量,minimumeigenvaluestatistic,...
ivreg2进行弱
工具变量检验
后的
结果怎么看
答:
原假设是所选
工具变量
是弱工具变量,当Cragg-Donald统计量大于Stock-Yogo weak ID test critical value在10%(暂且这样说)的水平时,拒绝原假设。即不存在弱工具变量的问题。但是连玉君老师在其STATA教学视频中说的正好相反,即原假设是所选工具变量不是弱工具变量,有的文章也是按照这样的标准来的。
系统GMM的diff-in-hansen
检验结果
应该
怎么
判断
答:
复制代码
结果
分2个部分:一是
检验
gmm()中
工具变量
,我们需要通过“Hansen test excluding group”的p值或是“Difference (null H = exogenous)”的p值来判断?另外,由于null H是假设工具变量外生,但gmm()中的变量是内生/弱外生变量,是否应该是p值小于显著性水平时候,才说明该部分工具变量通过检...
ivreg2进行弱
工具变量检验
后的
结果怎么看
答:
to test the null hypothesis that a given group of instruments is weak against the alternative that it is strong. Our test is based on the Cragg-Donald (1993) statistic; when 4 there is a single endogenous regressor, this statistic is simply the “first-stage F-statistic”,the ...
工具变量
法的Stata命令和实例
答:
负值 。使用
工具变量
的前提是工具变量的有效性。为此.进行 过度识别
检验
.考察是否所有的工具变量均外生.即与扰动项不相关:
结果
强烈拒绝所有工具变量均外生的原假设。考虑仅使用变量(med,kww)作为iq的工具变量.再次进行2SLS回归.同时显示第一阶段的回归结果:上表显示.教育的回 ...
内生性
检验结果怎么看
答:
1、首先需要选择一个合适的
工具变量
,该变量与内生解释变量相关,但与误差项无关。2、其次使用工具变量对模型进行回归分析,判断内生性。3、最后初步判断存在内生性,可以进行进一步的
检验
,根据回归
结果
,解读是否存在内生性。
如何
用
工具变量
法
检验
解释变量内生性?
答:
首先
检验
解释变量内生性(解释变量内生性的Hausman 检验:使用
工具变量
法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为:所有解释变量均为外生变量,如果拒绝,则认为存在内生解释变量,要用IV;反之,如果接受,则认为不存在内生解释变量,应该使用OLS。reg ldi lofdiestimates store olsxtivreg ldi ...
弱
工具变量检验
f值很大说明什么
答:
弱
工具变量检验
f值很大说明你的工具不弱 如果第一阶段回归里面,工具变量的回归系数不显著,自然不是一个好的工具。这个回归系数自然越显著越好。但是这里有个很微妙的东西是,即使这个系数显著,如果工具跟其他的外省变量有比较强的共线,那么实际上真正有效的variation就不会太多,也可能导致弱工具的问题。
如何检验工具变量
的外生性
答:
F 统计量),而
工具变量
的外生性不易
检验
,故对于使用 IV 的实证论文,工具变量的外生性常常成为审稿人、主编与作者的分歧焦点。通过排他性约束来定性探讨工具变量的外生性,在实践中需要将 影响 的所有可能渠道列出,然后将除以外的渠道全部排除(比如,通过讨论认为这些其他渠道不存在或可以忽略)。
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