66问答网
所有问题
当前搜索:
工具变量过度识别怎么办
普通最小二乘法是什么?
答:
4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。一、原理
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。那么如何
解决
在模型中选取前定变量来...
计量经济学中的普通最小二乘法(OLS)的4个基本假设条件是什么_百度知 ...
答:
4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。一、原理
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。那么如何
解决
在模型中选取前定变量来...
工具变量
不太外生的时候
怎么办
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。
在stata中怎样对面板数据进行gmmguji
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
如何检验其内生性?
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
如何检验内生性?
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...
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。
解释
变量
内生性如何
处理
?
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...
如何检验解释
变量
的内生性问题
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...
两阶段最小二乘法结果
怎么
看
答:
两阶段最小二乘法结果看法:两阶段最小二乘法(two stage least square)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...
<涓婁竴椤
1
2
3
4
5
6
7
涓嬩竴椤
其他人还搜