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工具变量过度识别怎么办
工具变量
可以不汇报
过度识别
检验吗
答:
工具变量
可以不汇报
过度识别
检验。过度识别检验只是一个判断工具变量外生的必要条件,而不是充分条件,只有工具变量个数多于内生变量个数,才能用过度识别检验,其他情况不汇报过度识别检验。
怎样
解决
计量中的内生性问题
答:
特别提示:内生性问题涉及以下几点:分别是内生变量判断(Durbin-Wu-Hausman检验和理论判断)、内生性问题的
解决
(两阶段最小二乘回归TSLS或GMM)、
工具变量
引入后
过度识别
检验(Sargan检验和Basmann检验)等。如果在理论上认为可能某解释变量可能为内生变量,那么直接进行TSLS回归即可。
如何
解决
内生性?
答:
5. 如果假设存在内生性问题,可以采用TSLS回归或GMM估计来
解决
。6.
工具变量
法是解决内生性问题的另一种方法,其核心思想是选择一组工具变量,它们与内生变量相关但与被解释变量无关。寻找合适的工具变量可能是一项挑战,大量工作都集中在这一点上。7.
过度识别
和恰好识别是可以接受的,但不可识别的...
解释
变量
如何检验内生性?
答:
异方差与自相关检验在球型扰动项的假定下,2SLS是最有效的。但如果扰动项存在异方差或自相关,可以使用xtgls和xtserial命令进行面板异方差检验和面板自相关检验。在这种情况下,GMM是一种更有效的方法,可以从某种意义上看作是2SLS的改进版。GMM的
过度识别
检验可以帮助我们判断
工具变量
是否与扰动项相关。工...
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。
面板数据分析中如何进行异常值的检验?
答:
检验弱
工具变量
的一个经验规则是,如果在第一阶段回归中,F统计量大于10,则可不必担心弱工具变量问题。Stata命令:estat first(显示第一个阶段回归中的统计量)(2) 检验工具变量的外生性(接受原假设好)在恰好识别的情况下,无法检验工具变量是否与扰动项相关。在
过度识别
(工具变量个数>内生变量个...
解释
变量
内生性如何
处理
?
答:
异方差与自相关检验在球型扰动项的假定下,2SLS是最有效的。但如果扰动项存在异方差或自相关,可以使用xtgls和xtserial命令进行面板异方差检验和面板自相关检验。在这种情况下,GMM是一种更有效的方法。GMM之于2SLS正如GLS之于OLS。在好识别的情况下,GMM还原为普通的
工具变量
法;
过度识别
时传统的矩估计...
两个
工具变量
相关
怎么办
答:
控制一个变量,让干扰因素消掉。举个例子,假如这两个变量是这个
工具变量
与内生变量使其中一个变量发生变化。如果仅仅有一个解释变量Di,那么ei中的干扰因素就会有很多,我们如果把里面的干扰因素拿出来,比如控制变量和固定效应等,那么剩下的干扰项就变得更干净一点,那么找到一个工具变量Zi使得与干扰项...
两阶段最小二乘法
答:
两阶段最小二乘法简称2SLS或者TSLS,是指一种计量经济学方法。
工具变量
法对于恰好识别的结构方程是有效的。但对
过度识别
方程虽然能够给出过度识别结构方程的参数估计,但这种方法不是有效的。其原因在于选择工具变量的任意性和失去了未被选用的前定变量所提供的信息。在实际应用二阶段最小二乘法时,第一...
有人可以解释一下2SLS吗?
答:
特别提示:内生性问题涉及以下几点:分别是内生变量判断(Durbin-Wu-Hausman检验和理论判断)、内生性问题的
解决
(两阶段最小二乘回归TSLS或GMM)、
工具变量
引入后
过度识别
检验(Sargan检验和Basmann检验)等。如果在理论上认为可能某解释变量可能为内生变量,那么直接进行TSLS回归即可。
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