Stata同时输出两阶段最小二乘法的两步回归结果

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看到很多人在问如何同时输出两阶段最小二乘的两步回归结果，网上很多人也给出了方案，方案如下：

1. sysuse auto,clear
   
2. ivregress2 2sls mpg weight (length=displacement),first
   
3. est restore first
   
4. outreg2 using xxx.doc,cttop(first)  tstat bdec(3) tdec(2) replace
   
5. ivregress2 2sls mpg weight (length=displacement),first
   
6. outreg2 using xxx.doc,cttop(second) tstat bdec(3) tdec(2)

复制代码

上述方案不够简洁，有点让人难以理解，也不好记，所以我给大家提供一条简洁的命令，只要按outreg2的命令写法一步完成。

1. ivregress2 2sls mpg weight (length=displacement),first
   
2. outreg2 [first second] using xxx.doc, tstat bdec(3) tdec(2) replace

复制代码

对于ivreg2,稍微有点区别，只要在回归中加入savefp(first)选项即可。

1. sysuse auto,clear
   
2. ivreg2 mpg weight (length=displacement),first savefp(first)
   
3. eststo second
   
4. outreg2 [firstlength second] using xxx1.doc, tstat bdec(3) tdec(2) replace

复制代码

最终呈现到Word中结果如下：


对于xtivreg2,可能稍微有点复杂，跟本文开头的方案类似。

1. use http://fmwww.bc.edu/ec-p/data/macro/abdata.dta,clear
   
2. xtset id year
   
3. xtivreg2 ys k (n=l2.n l3.n), fe first savefp(first)
   
4. eststo second
   
5. est restore firstn
   
6. outreg2  using xxx1.doc,cttop(first) tstat bdec(3) tdec(2) replace
   
7. est restore second
   
8. outreg2  using xxx1.doc,cttop(second) tstat bdec(3) tdec(2)

复制代码

最终效果如下：

对于ivreghdfe，类似于ivreg2,这里同时给出outreg2以及esttab的解决方案：

1. ***ivreghdfe----outreg2******
   
2. sysuse auto, clear
   
3. eststo:ivreghdfe price (weight=length), a(foreign) first savefirst savefp(f)
   
4. est restore fweight
   
5. outreg2 using xxx.doc,cttop(first) replace
   
6. est restore est1
   
7. outreg2 using xxx.doc,cttop(second)
   
8. 
   
9. ***ivreghdfe----esttab同时加入F统计量******
   
10. sysuse auto, clear
    
11. eststo: ivreghdfe price (weight=length), a(foreign) first savefirst savefprefix(f)
    
12. estadd scalar F = `e(widstat)' : fweight   //将第二阶段得到的弱工具变量检验统计量加到第一阶段模型中
    
13. esttab fweight est1 using xxx.doc, scalar(F) replace

复制代码

esttab得到表格如下图所示，对于ivreghdfe似乎esttab更方便。

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关键词：两阶段最小二乘法 Stata 最小二乘法 最小二乘 tata

这个有用也有趣，赞。但我我个人只用 (ssc install) ivreg2 或 xtivreg2，不知要如何更改？注：要用 ivreg2, xtivreg2 也需 ssc install ranktest。

黄老师好，我也是习惯于用ivreg2，它输出两阶段回归结果的方法跟上面的代码是一致的，都是outreg2 [first second] using...... ，因为ivreg2和ivregress2 2sls一样，都在内存中保存了名为first和second的回归结果，只要按outreg2的命令语法写即可。至于xtivreg，我想也是可以的。

无论你使用什么命令，其实输出两阶段回归结果还是蛮容易的哦

zdlspace 发表于 2020-12-25 19:40
黄老师好，我也是习惯于用ivreg2，它输出两阶段回归结果的方法跟上面的代码是一致的，都是outreg2 [first s ...

xtivreg好像是不可以的，输出的两列数据都是第二阶段的，也就是第一阶段的数据好像被第二阶段的数据覆盖了

Elena951123 发表于 2021-1-25 16:32
xtivreg好像是不可以的，输出的两列数据都是第二阶段的，也就是第一阶段的数据好像被第二阶段的数据覆盖了 ...

建议你用xtivreg2,方便输出

zdlspace 发表于 2020-12-25 19:40
黄老师好，我也是习惯于用ivreg2，它输出两阶段回归结果的方法跟上面的代码是一致的，都是outreg2 [first s ...

刚刚看到此回应，谢谢，然而，我试了，无法成功，你有试过吗？

黃河泉 发表于 2021-1-26 09:23
刚刚看到此回应，谢谢，然而，我试了，无法成功，你有试过吗？

正好昨天我试了一下，ivreg2和xtivreg2,之前的方案确实不适用这两个命令。对于这两个命令稍微有点区别，要在回归命令中加入savefirst之选项才可以导出来。我在帖子中重新修改了一下。

zdlspace 发表于 2021-1-26 14:43
正好昨天我试了一下，ivreg2和xtivreg2,之前的方案确实不适用这两个命令。对于这两个命令稍微有点区别，要 ...

谢谢，你的 xtivreg2 结果似乎不对。

黃河泉 发表于 2021-1-26 16:31
谢谢，你的 xtivreg2 结果似乎不对。

黄老师，哪里不对呢？好像没错啊？

1. . xtivreg2 ys k (n=l2.n l3.n), fe first savefp(first)
   
2. 
   
3. FIXED EFFECTS ESTIMATION
   
4. ------------------------
   
5. Number of groups =       140                    Obs per group: min =         4
   
6.                                                                avg =       4.4
   
7.                                                                max =         6
   
8. 
   
9. Stored estimation results
   
10. -------------------------
    
11. -------------------------------------------------------
    
12.         name | command      depvar       npar  title
    
13. -------------+-----------------------------------------
    
14.       firstn | xtivreg2     n               3  
    
15. -------------------------------------------------------
    
16. 
    
17. First-stage regressions
    
18. -----------------------
    
19. 
    
20. 
    
21. FIXED EFFECTS ESTIMATION
    
22. ------------------------
    
23. Number of groups =       140                    Obs per group: min =         4
    
24.                                                                avg =       4.4
    
25.                                                                max =         6
    
26. 
    
27. First-stage regression of n:
    
28. 
    
29. Statistics consistent for homoskedasticity only
    
30. Number of obs =                    611
    
31. ------------------------------------------------------------------------------
    
32.            n |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
    
33. -------------+----------------------------------------------------------------
    
34.            n |
    
35.          L2. |      0.294      0.054     5.44   0.000        0.188       0.401
    
36.          L3. |     -0.262      0.059    -4.45   0.000       -0.378      -0.146
    
37.              |
    
38.            k |      0.665      0.031    21.66   0.000        0.605       0.726
    
39. ------------------------------------------------------------------------------
    
40. F test of excluded instruments:
    
41.   F(  2,   468) =    16.29
    
42.   Prob > F      =   0.0000
    
43. Sanderson-Windmeijer multivariate F test of excluded instruments:
    
44.   F(  2,   468) =    16.29
    
45.   Prob > F      =   0.0000
    
46. 
    
47. 
    
48. 
    
49. Summary results for first-stage regressions
    
50. -------------------------------------------
    
51. 
    
52.                                            (Underid)            (Weak id)
    
53. Variable     | F(  2,   468)  P-val | SW Chi-sq(  2) P-val | SW F(  2,   468)
    
54. n            |      16.29    0.0000 |       32.78   0.0000 |       16.29
    
55. 
    
56. Stock-Yogo weak ID F test critical values for single endogenous regressor:
    
57.                                    10% maximal IV size             19.93
    
58.                                    15% maximal IV size             11.59
    
59.                                    20% maximal IV size              8.75
    
60.                                    25% maximal IV size              7.25
    
61. Source: Stock-Yogo (2005).  Reproduced by permission.
    
62. NB: Critical values are for Sanderson-Windmeijer F statistic.
    
63. 
    
64. Underidentification test
    
65. Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified)
    
66. Ha: matrix has rank=K1 (identified)
    
67. Anderson canon. corr. LM statistic       Chi-sq(2)=30.65    P-val=0.0000
    
68. 
    
69. Weak identification test
    
70. Ho: equation is weakly identified
    
71. Cragg-Donald Wald F statistic                                      16.29
    
72. 
    
73. Stock-Yogo weak ID test critical values for K1=1 and L1=2:
    
74.                                    10% maximal IV size             19.93
    
75.                                    15% maximal IV size             11.59
    
76.                                    20% maximal IV size              8.75
    
77.                                    25% maximal IV size              7.25
    
78. Source: Stock-Yogo (2005).  Reproduced by permission.
    
79. 
    
80. Weak-instrument-robust inference
    
81. Tests of joint significance of endogenous regressors B1 in main equation
    
82. Ho: B1=0 and orthogonality conditions are valid
    
83. Anderson-Rubin Wald test           F(2,468)=       3.62     P-val=0.0274
    
84. Anderson-Rubin Wald test           Chi-sq(2)=      7.29     P-val=0.0261
    
85. Stock-Wright LM S statistic        Chi-sq(2)=      7.18     P-val=0.0276
    
86. 
    
87. Number of observations               N  =        611
    
88. Number of regressors                 K  =          2
    
89. Number of endogenous regressors      K1 =          1
    
90. Number of instruments                L  =          3
    
91. Number of excluded instruments       L1 =          2
    
92. 
    
93. IV (2SLS) estimation
    
94. --------------------
    
95. 
    
96. Estimates efficient for homoskedasticity only
    
97. Statistics consistent for homoskedasticity only
    
98. 
    
99.                                                       Number of obs =      611
    
100.                                                       F(  2,   469) =   117.48
     
101.                                                       Prob > F      =   0.0000
     
102. Total (centered) SS     =  2.817151731                Centered R2   =   0.3569
     
103. Total (uncentered) SS   =  2.817151731                Uncentered R2 =   0.3569
     
104. Residual SS             =  1.811578915                Root MSE      =   .06202
     
105. 
     
106. ------------------------------------------------------------------------------
     
107.           ys |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
     
108. -------------+----------------------------------------------------------------
     
109.            n |      0.106      0.086     1.23   0.220       -0.063       0.275
     
110.            k |      0.135      0.064     2.12   0.034        0.010       0.260
     
111. ------------------------------------------------------------------------------
     
112. Underidentification test (Anderson canon. corr. LM statistic):          30.649
     
113.                                                    Chi-sq(2) P-val =    0.0000
     
114. ------------------------------------------------------------------------------
     
115. Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic):               16.287
     
116. Stock-Yogo weak ID test critical values: 10% maximal IV size             19.93
     
117.                                          15% maximal IV size             11.59
     
118.                                          20% maximal IV size              8.75
     
119.                                          25% maximal IV size              7.25
     
120. Source: Stock-Yogo (2005).  Reproduced by permission.
     
121. ------------------------------------------------------------------------------
     
122. Sargan statistic (overidentification test of all instruments):           6.089
     
123.                                                    Chi-sq(1) P-val =    0.0136
     
124. ------------------------------------------------------------------------------
     
125. Instrumented:         n
     
126. Included instruments: k
     
127. Excluded instruments: L2.n L3.n
     
128. ------------------------------------------------------------------------------

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