Hansen检验不通过该怎么处理？

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Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -14.74  Pr > z =  0.000
Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z =   1.11  Pr > z =  0.268
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Sargan test of overid. restrictions: chi2(94)   = 410.03  Prob > chi2 =  0.000
  (Not robust, but not weakened by many instruments.)
Hansen test of overid. restrictions: chi2(94)   = 213.87  Prob > chi2 =  0.000
  (Robust, but weakened by many instruments.)




系统GMM的Hansen检验老是为0，应该是工具变量的选择出现了问题，但是初学计量，对工具变量的选择不得要领，简单得将控制变量滞后2~ 5期作为工具变量。截面数近3000，工具变量共115个。

此外解释变量是M2，因为研究对象是上市公司，因此我视为了严格外生变量。

向各位老师和前辈请教，应该如何去调整？

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关键词：Hansen 怎么处理 ans Restrictions differences

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楼主解决了吗，我也出现这个问题了....

请问楼主解决了吗，我也出现这个问题，Hansen test P值为0，不知道如何调整，求指点

寻北北 发表于 2021-7-22 11:41
请问楼主解决了吗，我也出现这个问题，Hansen test P值为0，不知道如何调整，求指点

同问，请问问题解决了吗？

这滞后的有点多吧 ，看看滞后一期的效果；

常规的做法中都会滞后一期，所以你这里为什么要用GMM呢
是要解决什么问题呢

shudeng2005 发表于 2021-4-21 10:47
楼主解决了吗，我也出现这个问题了....

后来检验通过，也顺利发表了，一般减少工具变量的数量即可，可以减少内生变量数，也可以减少滞后期数。

wdlbcj 发表于 2021-10-24 09:35
这滞后的有点多吧 ，看看滞后一期的效果；

常规的做法中都会滞后一期，所以你这里为什么要用GMM呢

感谢解答，因为很可能出现互为因果的情况，所以研究设计就使用了GMM

当Hansen检验不通过，意味着模型中的工具变量可能不是有效的（即它们与误差项相关），或者存在过度识别的情况。这通常表明你的模型可能存在内生性问题或工具变量选择不当。以下是一些处理方法：

1. **检查工具变量**：重新审视你使用的工具变量是否合理且符合理论预期，确保它们是外生的，并只对解释变量有影响而不直接影响被解释变量。

2. **增加或更换工具变量**：尝试添加更多可能相关的工具变量或者替换当前的部分工具变量。寻找与内生性问题相关的新工具变量可以是一个复杂的过程，需要基于模型的经济理论和数据特性来决定。

3. **简化模型结构**：如果模型中包含了过多的工具变量，过度识别可能会导致Hansen检验不通过。考虑是否可以减少一些工具变量或使用不同的估计方法以减轻这个问题。

4. **使用其他估计方法**：例如，你可以尝试使用Limited Information Maximum Likelihood (LIML) 或者Full Information Maximum Likelihood (FIML)，这些方法在处理过度识别问题时可能会更稳健。

5. **诊断和解决内生性来源**：深入理解模型中可能的内生性来源，并针对性地解决问题。例如，如果遗漏变量是内生性的原因，则尝试收集更多数据或使用其他控制变量来缓解这个问题。

6. **敏感性分析**：进行敏感性分析以评估不同模型设定对结果的影响，这有助于确定Hansen检验不通过是否真正影响了你的研究结论。

7. **咨询专家意见**：如果以上方法都不能解决问题，可能需要寻求领域内专家的帮助，他们可以提供更深入的见解和解决方案。在某些情况下，问题可能涉及到特定领域的复杂性，而这些是初学者不容易解决的。

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