工具变量检验中的弱识别检验和识别不足检验有何区别？hansen检验原假设是什么？

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模型存在内生性，需要用工具变量处理。
做如下检验：
1、模型确实存在内生性检验。DWH。原假设：模型中所有变量均为外生的，或者说不需要使用工具变量了。
2、工具变量和内生变量有可观的相关性——识别不足检验？。F检验、偏R2检验。原假设：第一阶段回归中，所用的工具变量对内生变量无解释力。
3、工具变量本身是外生的——过度识别检验（只能在工具变量大于内生变量数目时使用）。sargan检验（原假设：所有工具变量均为外生的），hansen检验（原假设是什么？）另外，下面的动态回归结果，可以接受吗？sargan和hansen应该看哪个？两个hansen应看哪个？多谢！

Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z =  -5.17  Pr > z	=	0.000
Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z =  -0.26  Pr > z	=	0.797
Sargan test of overid. restrictions: chi2(80)   = 144.39  Prob > chi2	=	0.000
(Not robust, but not weakened by many instruments.)
Hansen test of overid. restrictions: chi2(80)   =  93.06  Prob > chi2	=	0.151
(Robust, but can be weakened by many instruments.)
Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets:
iv(yr1976 yr1977 yr1978 yr1979 yr1980 yr1981 yr1982 yr1983 yr1984)
Hansen test excluding group:     chi2(73)   =  84.71  Prob > chi2	=	0.164
Difference (null H = exogenous): chi2(7)    =   8.35  Prob > chi2	=	0.303

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关键词：Hansen 工具变量 ans 原假设 Restrictions 相关性 模型

请问 这个问题你弄明白了么   最近也碰到这样的情况

我做的结果也是Hansen和Sargan检验的显著性相反，所以，Hansen的原假设应该是，工具变量无效。

不好意思，我犯了一个错误，Hansen的原假设是，新增工具变量是有效的。我也很好奇为什么Sargan的P值等于0，结果写的是NOT ROBUST。不知道楼主现在会了没有。

看来这个问题真的困扰大家很久了，sargan和hansen的原假设是一样的，为何会出现两个
hansen?

请问楼主，用STATA在面板数据中，如何来检验弱工具变量吗？和截面数据的有何不同，请教！！

请问楼主，在STATA中，使用面板数据，如何来检验是否为弱工具变量？与截面数据有何不同？是否可以给个代码，谢谢

楼主弄明白了吗，我也想知道关于sargan检验结果解释？

不用做检验，理论上认为可以就行了

楼主，我现在的结果和你一样一样的，请问你怎么解决的？我导师说是一般看sargan检验的。