请教连老师关于ivregress gmm

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连老师：       关于上次问您的现金-现金流敏感性，使用工具变量解决托宾q的内生性问题，我还有两个问题想问您，
      1、当我对所有样本用ivreg回归后，使用ivendog命令检验变量的内生性问题，结果是在1%的水平上拒绝原假设，说明存在内生性问题。但是当对样本分组，仅对其中某个子样本进行检验时，无法拒绝原假设，模型不存在内生性问题。我觉得很困惑，是不是样本改变后内生性问题就不存在了，这种情况该在实证文章中该如何解释？

       2、利用ivreg2  命令检验工具模型设定的合理性，使用不同选项时获得了不同的统计量
当利用ivreg2  不附加任何选项时，结果如下：
Underidentification test (Anderson canon. corr. LM statistic): 1067.591
Chi-sq(4) P-val = 0.0000

Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic): 342.221
Stock-Yogo weak ID test critical values:  5% maximal IV relative bias 16.85
10% maximal IV relative bias 10.27
20% maximal IV relative bias 6.71
30% maximal IV relative bias 5.34
10% maximal IV size 24.58
15% maximal IV size 13.96
20% maximal IV size 10.26
25% maximal IV size 8.31
Source: Stock-Yogo (2005).  Reproduced by permission.

Sargan statistic (overidentification test of all instruments): 12.126
Chi-sq(3) P-val = 0.0070
当时用ivreg2附加gmm2s robust选项时汇报的是
Underidentification test (Kleibergen-Paap rk LM statistic):            191.460
Chi-sq(4) P-val =    0.0000
Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic):              342.221
(Kleibergen-Paap rk Wald F statistic):         60.460
Stock-Yogo weak ID test critical values:  5% maximal IV relative bias    16.85
10% maximal IV relative bias    10.27
20% maximal IV relative bias     6.71
30% maximal IV relative bias     5.34
10% maximal IV size             24.58
15% maximal IV size             13.96
20% maximal IV size             10.26
25% maximal IV size              8.31
Source: Stock-Yogo (2005).  Reproduced by permission.
NB: Critical values are for Cragg-Donald F statistic and i.i.d. errors.
Hansen J statistic (overidentification test of all instruments):         7.246
Chi-sq(3) P-val =    0.0645
但是文献中经常汇报的是Aderson LR和Hansen J统计量，如果写命令来同时获得这两个统计量呢？
期待您的解答，非常感谢！

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关键词：IVREGRESS regress IVREG GMM ESS 老师

1. 内生性检验也只是基于你的模型设定和数据给出一个统计上的判断，既然是统计上的判断就会有偏差，所以很多时候对内生性问题的断定都是从理论层面进行了。

2. 你需要认真看看 Ivreg2 命令的帮助文件，以及该文件中提到的那些参考文献。每个统计量适用的前提条件是有差异的，这也是为什么再附加了 roubst 选项后报告的统计量会有所不同的原因所在。
以 Sargan 统计量为例，Sargan (1958) 最初提出这个统计量时，是在同方差假设下构造的，然而，当模型设定中存在严重的异方差时，这个统计量往往存在过度拒绝问题。