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[回归分析求助] 倒U型回归采用工具变量缓解内生性,结果能否通过弱工具变量检验? [推广有奖]

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求助各位老师,如果在弱工具变量检验中Kleibergen-Paap rk Wald F统计量和Cragg-Donald Wald F统计量都大于Stock-Yogo test的10%临界值,但是二者小于10,还能表明工具变量通过了弱工具变量检验吗?回归结果附后,感谢各位老师------------------------------------------------------------------------------
Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic):  9.105
                              (Kleibergen-Paap rk Wald F statistic):  8.691
Stock-Yogo weak ID test critical values: 10% maximal IV size  7.03
                                                               15% maximal IV size  4.58
                                                               20% maximal IV size  3.95
                                                               25% maximal IV size  3.63
Source: Stock-Yogo (2005).  Reproduced by permission.
NB: Critical values are for Cragg-Donald F statistic and i.i.d. errors.
------------------------------------------------------------------------------

First-stage regression summary statistics
  --------------------------------------------------------------------------
                     |            Adjusted      Partial       Robust
      Variable  |   R-sq.       R-sq.        R-sq.    F(2,12647)       Prob > F
  -------------+------------------------------------------------------------
      lnbigdata |  0.1016      0.0999       0.0015       8.60091    0.0002
    lnbigdata2 |  0.0621      0.0603       0.0019       7.53281    0.0005
  --------------------------------------------------------------------------

  Shea's partial R-squared
  --------------------------------------------------
                    |     Shea's             Shea's
      Variable |  partial R-sq.   adj. partial R-sq.
  -------------+------------------------------------
      lnbigdata |     0.0027             0.0008
    lnbigdata2 |     0.0036             0.0016
  --------------------------------------------------


  Minimum eigenvalue statistic = 9.1046      

  Critical Values                             # of endogenous regressors:    2
  H0: Instruments are weak             # of excluded instruments:     2
  ---------------------------------------------------------------------
                                                           |    5%     10%     20%     30%
  2SLS relative bias                             |         (not available)
  -----------------------------------+---------------------------------
                                                           |   10%     15%     20%     25%
  2SLS size of nominal 5% Wald test  |   7.03    4.58    3.95    3.63
  LIML size of nominal 5% Wald test  |   7.03    4.58    3.95    3.63
  ---------------------------------------------------------------------





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关键词:弱工具变量检验 弱工具变量 工具变量 内生性 Instruments

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917968079 发表于3楼  查看完整内容

10只是个经验法则,并不是一个严格的假设检验,差一点也没什么大问题
自己顶一下

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藤椅
917968079 发表于 2023-1-8 08:24:32 |只看作者 |坛友微信交流群
10只是个经验法则,并不是一个严格的假设检验,差一点也没什么大问题
已有 1 人评分学术水平 热心指数 信用等级 收起 理由
森小森喜欢培根 + 1 + 1 + 1 精彩帖子

总评分: 学术水平 + 1  热心指数 + 1  信用等级 + 1   查看全部评分

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917968079 发表于 2023-1-8 08:24
10只是个经验法则,并不是一个严格的假设检验,差一点也没什么大问题
好的!谢谢老师指教!

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地板
yahoone 发表于 2023-11-1 16:06:31 |只看作者 |坛友微信交流群
在进行weak instrumental variable test时,Kleibergen-Paap rk-Wald-F统计量和Cragg Donald-Wald-F统计量都用于评估instrument variable的强度。这些统计数据有助于确定instrument variable在回归模型中是弱还是强。
通常,Stock Yogo测试的临界值用于确定test的阈值。如果Kleibergen-Paap rk-Wald-F统计量和Cragg Donald-Wald-F统计量都大于临界值,则表明工具变量是强的,通过了检验。相反,如果两个统计数据都低于临界值,则表明工具变量较弱,无法通过测试。
然而,如果两个统计数据都在临界值和10之间,则表明instrument变量的强度不是决定性的。在这种情况下,关于instrument test的结果是不确定的,并且很难确定instrument variable是弱还是强。

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