面板工具变量可以用ivreg命令吗

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面板数据进行工具变量回归，和横截面数据一样不一样，也是ivreg 2sls y  x1 x2 (x3=工具变量）,r  吗

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关键词：IVREG 工具变量 REG IVR 横截面数据 横截面

help xtivreg
help xtivreg2

GLS random-effects (RE) model
Between-effects (BE) model
Fixed-effects (FE) model
First-differenced (FD) estimator
这四个有什么区别该如何检验

有没有什么命令检验究竟适用哪一种？检验使用固定效应还是随机效应的面板工具变量模型也是用huasman检验吗

(1)检验是否需要用工具变量，即是否所有解释变量均为外生变量时，有命令：hausman iv ols, constant sigmamore,这条命令是否也适用于面板数据工具变量的检验？
（2）在普通横截面数据中工具变量与解释变量的相关性使用stata命令：estat firststage, all forcenonrobust检验是否是弱工具变量，而这条命令是否也适用于面板数据工具变量的检验？
（3）考查工具变量是否外生，有一个命令：estat overid,这条命令是否也适用于面板数据工具变量的检验？
谢谢！

参见 Stata 高级视频 B7_Panel 7.5 小节“内生性问题与IV估计”那一部分的介绍。

连老师，我报的是您论文讲座的班，上面的三个问题能具体和我讲一下吗
(1)检验是否需要用工具变量，即是否所有解释变量均为外生变量时，有命令：hausman iv ols, constant sigmamore,这条命令是否也适用于面板数据工具变量的检验？
（2）考查工具变量是否外生，有一个命令：estat overid,这条命令是否不适用于面板数据工具变量的检验？只有一个工具变量如何检验这个工具变量是外生的？
（3）是否可以用行业均值作为企业数据回归的工具变量？

第一个没问题。
第二个，可以用 xtoverid 命令。
第三个问题，需要从理论上说明这么做是可行性的。

在普通横截面数据中工具变量与解释变量的相关性使用stata命令：estat firststage, all forcenonrobust检验是否是弱工具变量，而这条命令在面板数据工具变量的检验中应该改成什么命令？谢谢连老师！