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工具变量hansen j检验
工具变量
法
答:
工具变量
估计方法包括广义最小二乘估计(GLSIV),当误差项不满足同方差假设时,通过使用工具变量来校正。而在误差项同方差的条件下,两阶段最小二乘估计(2SLS)则成为首选,特别是在权矩阵Ω为单位阵时,它能提供最优估计。Wu-Hausman检验与
Hansen J检验
Wu-Hausman检验旨在检验内生性是否存在,当IV...
GMM估计分析步骤及结果解读
答:
4.
工具变量
外生性的检验通常采用
Hansen J检验
。在SPSSAU中,此检验指标仅在过度识别时输出。5. 在本案例中,我们使用Mincer(1958)关于工资与受教育年限的数据。由于可能存在双向因果关系,我们选取“母亲受教育年限”和“成绩”作为工具变量,同时纳入“婚姻”、“是否大城市”和“当前单位工作年限”这三...
GMM估计分析步骤及结果解读
答:
过度识别和恰好识别是可以接受的,但不可识别这种情况无法进行建模,似想用一个
工具变量
去标识两个内生变量,这是不可以的。 工具变量引入时,有时还需要对工具变量外生性进行检验(过度识别检验),针对工具变量外生性检验上,SPSSAU提供
Hansen J检验
。特别提示,只有过度识别时才会输出此两个检验...
工具变量
过度识别
检验
不通过
答:
工具变量
过度识别检验不通过的可能情况如下:1、 ivregress,这里没有直接计算,应该使用overid 的命令来计算,储存在 r(overid) r(overidp)中,分别是统计量和统计量的p值。2、 ivreg2,ivreghdfe。都是使用Sargent-
hansen检验
,J 统计量。这里比较推荐使用ivreghdfe,J统计量及P值储存在e(j) e(...
在TSLS中
hansen j
-statistic
检验
的原假设是什么
答:
原假设为误差u与
工具变量
Z1,Z2……Zm无关。
hansen检验
指令是什么 stata
答:
keep inv /*删除
变量
*/**或keep if year==2000**排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现sort year id /*是以DEA格式出现**长数据和宽数据的转换*长>>>宽数据reshape wide logy,i(id)
j
(year)*宽>>>长数据reshape logy,i(id) j(year)**追加数据(用于面板数据和时间序列)xtset id year*...
手把手教你做动态面板
答:
操作步骤中,你需要设定滞后阶数,这可能需要智能识别技术,以便找到最优化模型。
工具变量
的选择初始可以是多阶的,但需根据
Hansen检验
和AR(2)检验的结果进行调整,确保它们与误差项独立且无自相关性。在SPSSAU的输出中,你会看到5个关键表格,涵盖模型信息、准则值以及详细的代码解释。值得注意的是,工具...
系统GMM的diff-in-
hansen检验
结果应该怎么判断
答:
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验?还是根据其他文献中,...
过度识别
检验
p值怎么看
答:
0.1-0.25范围内为正常值。合适的p值范围是0.1-0.25;p值大于0.25说明IV太多,会让
Hansen检验
的效果变弱;p值小于0.1则无效。过度识别检验只能是在
工具变量
的数量多于内生变量的数量的情况下,才能进行。
xtivreg2和它的山寨者
答:
从报告结果的角度考虑,当然是选择 xtivreg2 啦!一个命令直接报告
工具变量
的3个假设
检验
统计量!多么优秀!看看愚蠢的 ivregress gmm ,还需要手动 estat overid ,也只报告了一个
Hansen J
,太不人性化了!而且 xtivreg2 还可以实现 双重聚类 ,同时聚类到截面和时间,这是对 ivregress gmm 的终极...
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