在使用`xtabond2`命令进行动态面板模型估计时,Sargan和Hansen两个统计量通常用于检验工具变量的外生性和有效性。然而,在某些情况下,你可能会发现只报告了Sargan检验结果而没有Hansen检验的结果。
这主要是因为两者的侧重点不同:Sargan检验用于检查所有工具变量(包括滞后水平)是否外生;而Hansen检验则针对过度识别的情况,即模型中包含的工具变量数量多于所必要的数量时,用来检测这些额外工具变量的有效性。因此,在你所用的模型设定下,可能并未使用过多余的工具变量或未达到进行过度识别检验的标准。
如果希望在结果中同时看到Hansen检验,可以尝试以下操作:
1. 确保你的数据集包含足够的滞后项作为工具变量。
2. 在`xtabond2`命令中加入额外的工具变量以创造一个过度识别的情景。例如,你可以在模型中添加更长滞后期的内生变量作为工具变量。
3. 如果上述方法无法解决,可能需要检查你的数据是否满足动态面板模型的基本假设,如是否存在严重的序列相关性或异方差等问题。
请注意,Hansen检验并非在所有情况下都适用或必要。如果Sargan检验结果表明工具变量是有效的,并且你对当前模型的设定感到满意,那么没有报告Hansen检验可能并不表示有严重问题。然而,在研究设计和数据分析阶段保持谨慎总是好的。
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