楼主: eric_yan
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[Stata高级班] 连老师,请问工具变量问题:) [推广有奖]

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eric_yan 发表于 2014-10-29 10:09:47 |AI写论文

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按照您的课程传授的技能,做完工具变量回归之后出现以下结果:
1、Davidson-MacKinnon test        of exogeneity: .4526738        F(        1,146)        P-value        =        .5021
这说明不存在内生性是吧?


2、但是,根据以下检验好像说工具变量选取较为合理。
Underidentification test (Anderson        canon. corr. LM statistic): 31.976
                                                Chi-sq(2) P-val=0.0000

Sargan-Hansen statistic   0.693  Chi-sq(1)    P-value = 0.4050

请问1、2之间是不是有矛盾?
最重要是根据D-M检验,是不是我的模型就不存在关键变量的内生性问题?还是出现了所谓“工具变量伪回归”问题?(这是我自创的名词,就是说本不存在内生性,但是由于找到的某些变量较为合理,sargan检验也能通过。例如:核心变量的滞后一期,滞后二期作为工具变量,总能sargan检验通过,但是D-M检验不一定能通过。)


3、另外,我使用hausman检验其内生性后, 发现和D-M检验结果相冲突,也就是Hausman检验存在内生性。结果如下:
chi2(13)=(b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
                = 23.39
                Prob>chi2 =0.0372
                (V_b-V_B is not positive definite)
这是不是说明D-M检验内生性的标准更高一些?





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关键词:工具变量 连老师 Exogeneity statistic Hausman检验 canon 技能 课程 矛盾 模型

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arlionn 在职认证  发表于 2014-11-5 09:25:26
问题1 中涉及到了三个检验:内生性检验、弱工具变量检验和过度识别检验。

所谓“内生性检验”说的是你的模型中是否存在内生性问题。原假设是不存在内生性问题,即,你所怀疑的内生变量与干扰项不相关。从结果来看,无法拒绝原假设,即,不存在内生性问题。如果是这样的,后续的检验可能就不需要了,之际做 OLS 即可,它更为有效。

所谓“弱工具变量检验”说的是,你所选择的一系列工具变量是否与内生变量之间有足够的相关性。原假设是:工具变量与内生变量不相关。从你的结果来看,拒绝了这个原假设,意味着你选的工具变量与内生变量有统计上显著的相关性。

所谓“过度识别检验”说的是,你的工具变量与干扰项不相关,这是保证工具变量合理性的另一个要求。原假设是所有的工具变量与干扰项都不相关。从 Sargan 结果来看,无法拒绝原假设,表明不存在过度识别问题。

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winniewang2222 发表于 2014-11-11 00:26:49
arlionn 发表于 2014-11-5 09:25
问题1 中涉及到了三个检验:内生性检验、弱工具变量检验和过度识别检验。

所谓“内生性检验”说的是你的 ...
连老师,翻看您的高级教程dofiles中弱工具变量检验部分(7.5.1.2)的原假设是:工具变量与内生变量有较强的相关性。是否应该是您回复里说的无关呢?

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