[面板数据求助] 关于Cragg-Donald Wald F statistic的临界值？ [推广有奖]

使用xtivreg2，会自动报告

谢谢，临界值具体如何解读，譬如在如下练习中


Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic):                4.949
Stock-Yogo weak ID test critical values: 10% maximal IV size             13.43
                                         15% maximal IV size              8.18
                                         20% maximal IV size              6.40
                                         25% maximal IV size              5.45


其揭示了哪些信息？

Cragg-Donald Wald F statistic=4.949

25% maximal IV size =5.45

说明Cragg-Donald Wald联合检验在25%的地方都没有通过。

感谢楼上的朋友，其表明原假设是不存在弱工具变量问题。

表明是弱工具变量

不知道答主还能不能详细讲解一下，是因为5.45大于5，所以才说在25%的地方没有通过？那F=4.949对工具变量弱不弱有关系吗？

我的结果是：
Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic):              126.527
                         (Kleibergen-Paap rk Wald F statistic):         39.947
Stock-Yogo weak ID test critical values: 10% maximal IV size             19.93
                                         15% maximal IV size             11.59
                                         20% maximal IV size              8.75
                                         25% maximal IV size              7.25
用了两个工具变量，现在完全不懂是什么意思

Cragg-Donald Wald F统计量的临界值通常不直接在标准表格或软件中提供，因为它们依赖于特定的模型设定和样本大小。不过，你可以通过模拟方法来估计这些临界值，或者使用专门的包和函数，特别是在经济学和统计学的研究中。

在R语言中，可以使用“plm”库中的“WaldTest”函数，并指定“test = 'CD'”来计算Cragg-Donald Wald F检验。但是，这个函数可能不会直接给出临界值，而是会提供p值。

对于更复杂的查找，你可以尝试使用专门处理面板工具变量模型的软件，如Stata或GMM（广义矩估计）程序。在这些程序中，可能会有更具体的命令来计算Cragg-Donald Wald F统计量及其临界值。

如果你无法通过上述方法获取临界值，建议查阅相关经济学或统计学的文献，可能有些研究已经提供了不同假设下的临界值表。另外，咨询专业的统计学家或经济学家也是个不错的选择。

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