楼主: Christy-lou
4271 9

[数据管理求助] 样本数量变化 [推广有奖]

  • 0关注
  • 2粉丝

本科生

18%

还不是VIP/贵宾

-

0%
威望
0 级
论坛币
8 个
通用积分
0.0003
学术水平
0 点
热心指数
0 点
信用等级
0 点
经验
838 点
帖子
59
精华
0
在线时间
47 小时
注册时间
2014-1-24
最后登录
2016-5-27
楼主
Christy-lou 发表于 2016-4-14 09:29:05 |AI写论文

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币
原本516个观测值，为何加入工具变量进行2sls回归时，观测值会变成512个，求指导
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0
关键词：样本数量 样本数 2SLS 工具变量 观测值 样本

相关帖子

沙发
夏目贵志 发表于 2016-4-19 10:21:08
先检查一下数据里是否有缺失值吧。
藤椅
Christy-lou 发表于 2016-4-19 11:24:56
夏目贵志 发表于 2016-4-19 10:21
先检查一下数据里是否有缺失值吧。
嗯嗯，发现了
谢谢你一直回复我的问题
已有 1 人评分经验 收起 理由
夏目贵志 + 1 不客气~祝好~

总评分: 经验 + 1   查看全部评分

板凳
冰簧羽 发表于 2018-5-31 10:21:19
夏目贵志 发表于 2016-4-19 10:21
先检查一下数据里是否有缺失值吧。
您好，看到您对这个问题的解答，我想问一下您如果做基本回归和用工具变量替换时都有1522个观测值，但用2SLS时观测值数量反而增加到1529个，这是为什么呢？同样，我在分样本处理时也会遇到这三种不同方法做时样本量增加的问题，这是不是说明我的实证结果不稳健啊....
报纸
黃河泉 在职认证  发表于 2018-5-31 11:44:19
冰簧羽 发表于 2018-5-31 10:21
您好，看到您对这个问题的解答，我想问一下您如果做基本回归和用工具变量替换时都有1522个观测值，但用2S ...
请将所有结果发出来，以供判断。
地板
冰簧羽 发表于 2018-6-11 16:08:14
黃河泉 发表于 2018-5-31 11:44
请将所有结果发出来，以供判断。
嗯，好的，非常感谢！（结果比较长，麻烦您了）
  1. * Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
  2. clear
  3. input byte expdum float(re1 fin2 re1fin2 re3) long mff byte female long pom float(websale1        utility)
  4. 1  -.07763764  1.153103  -.08952418     .20456576  1 0  3         0 4.4998097
  5. 0  -.53415793 -.8468971    .4523768 .000017900033  1 0  3  2.995732 4.5849676
  6. 0   -.3094176  1.153103   -.3567903     .04862444  . .  3         0         0
  7. 0   -.1509532  1.153103   -.1740646     .14362122  . .  3  2.995732         0
  8. 0  -.28804266 .15310293  -.04410018     .05850808  1 0  3         0 4.4998097
  9. 0  -.26033425 -.8468971    .2204763      .0726803  1 0  3         0 4.5849676
  10. 0     .203399 -.8468971    -.172258      .5377671  1 0 39  2.995732  4.574711
  11. 1   .52701014 .15310293    .0806868     1.1171163  1 0 46         0 4.3820267
  12. 0   .08760637 .15310293  .013412793      .3813476  1 0  3         0 4.4998097
  13. 0  -.01877613 .15310293 -.002874681      .2612753  1 0 39 2.3025851 4.5849676
  14. 0    .7642724 .15310293   .11701234     1.6749523  1 0  3 2.3025851 4.5849676
  15. 0     -.22312 .15310293 -.034160327      .0941306  . .  3  2.995732         0
  16. 0   -.4263242 -.8468971    .3610527    .010733565  1 0  3         0 4.5849676
  17. 0  .066974245 .15310293  .010253954      .3562912  1 0  3         0 4.4998097
  18. 0    .3283976 .15310293   .05027864      .7367213  1 0  9 3.4011974   4.59512
  19. 0  -.05493015 .15310293 -.008409966      .2256221  1 0  3 3.4011974 4.4998097
  20. 0  -.17326085 -.8468971    .1467341     .12721081  1 1  3 3.4011974  4.553877
  21. 0  -.13975681  1.153103    -.161154     .15223287  1 0  3 2.3025851 4.4998097
  22. 0    -.117209 -.8468971   .09926397      .1703362  . .  3         0         0
  23. 0  -.07641523 -.8468971   .06471583       .205673  . .  3         0         0
  24. 0 -.033606917 .15310293 -.005145318     .24633373  1 0 48  1.609438 4.3820267
  25. 0  -.21441984 -.8468971   .18159154     .09954483  . .  3  3.912023         0
  26. 0  -.48839125 .15310293  -.07477413   .0017252275  . . 46         0         0
  27. 0    .5874087 -.8468971   -.4974747     1.2484393  1 0  3         0 4.4998097
  28. 0   -.4624112 -.8468971    .3916147    .004558397  . . 52         0         0
  29. 1   .04382595  1.153103   .05053584      .3291926  1 0 39  2.995732  4.553877
  30. 0    .4051965 2.1531029    .8724298      .8744562  1 0 46   1.94591 4.4998097
  31. 0  .016531998 .15310293  .002531098      .2986175  . .  2         0         0
  32. 0    .2269738 -.8468971  -.19222344       .572899  1 0 30 2.3025851 4.4998097
  33. 1   -.4676615 .15310293  -.07160035    .003877006  1 0  3         0  4.553877
  34. 1   .14417988  1.153103   .16625425      .4544203  1 0 42         0 4.3820267
  35. 1   -.3587378 .15310293  -.05492381     .02930578  1 0 48         0 4.3820267
  36. 0   -.1641817 .15310293   -.0251367     .13376972  1 0  3         0  4.553877
  37. 0  -.26558304  1.153103   -.3062446     .06987779  . . 39  2.995732         0
  38. 0    .4870509 .15310293   .07456893     1.0342443  1 0  3  2.995732 4.4998097
  39. 1   -.2277466 -.8468971   .19287793     .09131306  1 0  3 2.3025851 4.4998097
  40. 0   -.3731048 2.1531029    -.803333     .02459324  . .  3         0         0
  41. 0   -.4191111 -.8468971     .354944    .012280183  . .  3         0         0
  42. 0 -.000317102  1.153103 -.000365652     .28048673  1 0  3         0  4.248495
  43. 1    .4110039 -.8468971  -.34807795      .8853511 12 0  3 4.3820267         .
  44. 0     -.22312 -.8468971   .18895967      .0941306  . . 48   2.70805         0
  45. 0    .3195265  3.153103      1.0075      .7215714  1 0 39         0 4.3820267
  46. 0   .16672742 -.8468971  -.14120097      .4853276  1 0  3         0 4.6051702
  47. 0  -.07399862  1.153103  -.08532803      .2078708  1 0  3         0 4.4426513
  48. 0  -.26464754 -.8468971   .22412923    .070373245  1 0  3         0 4.4998097
  49. 0    .0384141 -.8468971  -.03253278      .3230117  . .  3  1.609438         0
  50. 0   .23701604 .15310293   .03628785      .5882018  . .  9  1.609438         0
  51. 0   -.7428723 -.8468971    .6291363     .04534564  1 0  3         0 4.4426513
  52. 0    .6087725 -.8468971  -.51556766      1.296637  . .  3         0         0
  53. 0   .33224425  1.153103    .3831118      .7433394  1 0  3         0 4.4998097
  54. 0  -.37772065 -.8468971    .3198905    .023166804  1 1  3         0 4.4998097
  55. 0  -.11276685 .15310293 -.017264936     .17402267  . .  3         0         0
  56. 1   .25202474 -.8468971    -.213439      .6114487  1 0  3 2.3025851 4.5849676
  57. 0    .4934284 .15310293   .07554534     1.0472565 14 0 30         . 4.6051702
  58. 0    .2235203  1.153103   .25774193       .567683  1 0  3         0  4.553877
  59. 0    .3078198  1.153103     .354948        .70182  1 0  3         0  4.553877
  60. 0  -.13712615 -.8468971   .11613174      .1542926  . .  3  1.609438         0
  61. 0  -.22964193  1.153103   -.2648008      .0901712  1 0  3         0 4.4998097
  62. 0  -.07580692 .15310293  -.01160626     .20622514  1 0  3 2.3025851  4.553877
  63. 0    .3455877  1.153103    .3984982      .7665262  1 0  3         0 4.4998097
  64. 1   .20684296 .15310293  .031668264      .5428301  . . 52         .         0
  65. 0   -.5384651  1.153103   -.6209056  .00007289702  4 0 20         0 4.3820267
  66. 0  -.01160389 .15310293 -.001776589       .268659  1 0 51 2.3025851  4.553877
  67. 0    .7630225 .15310293     .116821      1.671719  1 0  3 2.3025851  4.553877
  68. 0  -.08071089 .15310293 -.012357074      .2017952  . . 46         0         0
  69. 0   .19446124 2.1531029    .4186951      .5247385  1 0 46         0 4.4998097
  70. 0   .16541126 .15310293   .02532495      .4834954  1 0  3         0 4.4998097
  71. 0  -.19016875 -.8468971   .16105336     .11543575  . . 39  2.995732         0
  72. 0    .5568298 .15310293   .08525228     1.1810406  1 0  3         0  4.553877
  73. 0    .3649104 -.8468971   -.3090416      .8007342  . . 46         0         0
  74. 0    .1513106 -.8468971   -.1281445      .4640848  . .  3 2.3025851         0
  75. 0   -.4175618 -.8468971    .3536319     .01262596  1 1  3         0 4.4998097
  76. 0    .4395354 -.8468971   -.3722412      .9398575  . .  3         0         0
  77. 0   .51454455  3.153103    1.622412     1.0909209  1 0 39         0 4.3820267
  78. 0  -.26666555 .15310293  -.04082728     .06930665  . . 46         0         0
  79. 0  -.20534894 .15310293 -.031439524     .10535099  . .  3         0         0
  80. 1    .5587469 2.1531029   1.2030395      1.185211  1 0 39         0 4.3820267
  81. 0    .1967884 -.8468971   -.1666595     .52811545  1 0  3  1.609438  4.553877
  82. 1  -.03369844 2.1531029 -.072556205      .2462429  1 1  9         0 4.3820267
  83. 0   -.2883156 -.8468971    .2441736     .05837613  . .  3  2.995732         0
  84. 0   .21714386 .15310293  .033245362       .558115  1 0  3         0  4.553877
  85. 0  .018008137 -.8468971 -.015251039       .300233  . .  3         0         0
  86. 0  -.14542535 .15310293 -.022265047      .1478416  . .  3 2.3025851         0
  87. 0   .21769013 .15310293     .033329      .5589315  . .  3  2.995732         0
  88. 0   -.2892109 -.8468971   .24493186     .05794429  . .  3         0         0
  89. 0   -.3288493 -.8468971   .27850148      .0404323  1 0  3         0 4.4998097
  90. 0    .2418147 -.8468971  -.20479217      .5955854  1 0  3         0  4.553877
  91. 0  -.18149066 -.8468971    .1537039     .12140796  1 0  3         0 4.4998097
  92. 0    .4743361 .15310293  .072622254     1.0085447  1 0 46  1.609438 4.4998097
  93. 0   .06643775 -.8468971  -.05626594     .35565105  1 1  3         0 4.3820267
  94. 0  -.27652344 -.8468971    .2341869     .06421342  . . 46   2.70805         0
  95. 0   -.5043216 -.8468971    .4271085   .0006556428  1 0  3         0 4.6051702
  96. 0  -.26353344 -.8468971    .2231857     .07096558  . .  2  4.248495         0
  97. 0    .3734695 -.8468971   -.3162902      .8161255  1 0 46  2.995732   4.59512
  98. 0    .1537163 .15310293  .023534417      .4673683  1 0  3 2.3025851 4.4998097
  99. 1     .197524 -.8468971   -.1672825     .52918506  1 1 12 2.3025851  3.912023
  100. 0  .036886837  3.153103   .11630799       .321278  1 0 39         0 4.4998097
  101. 0   -.4222332 .15310293  -.06464514    .011597975  1 0  3         0 4.4886365
  102. 0  -.55172706 .15310293  -.08447103  .00047523846  1 0  3         0 4.0943446
  103. 0   -.8237797  3.153103   -2.597462     .08634935  1 0  1         0 4.3820267
  104. end
  105. label values mff mff1
  106. label def mff1 1 "0", modify
  107. label def mff1 4 "100", modify
  108. label def mff1 12 "30", modify
  109. label def mff1 14 "40", modify
  110. label values pom pom1
  111. label def pom1 1 "0", modify
  112. label def pom1 2 "10", modify
  113. label def pom1 3 "100", modify
  114. label def pom1 9 "20", modify
  115. label def pom1 12 "30", modify
  116. label def pom1 20 "50", modify
  117. label def pom1 30 "70", modify
  118. label def pom1 39 "80", modify
  119. label def pom1 42 "85", modify
  120. label def pom1 46 "90", modify
  121. label def pom1 48 "95", modify
  122. label def pom1 51 "99", modify
  123. label def pom1 52 "Don't know", modify
复制代码
我的三个方法如下：
  1. . probit expdum re1 fin2  re1fin2  re3 mff female pom  websale1  utility   i.industry i.region

  3. note: 45.industry != 0 predicts failure perfectly
  4.       45.industry dropped and 2 obs not used

  6. note: 50.industry != 0 predicts failure perfectly
  7.       50.industry dropped and 3 obs not used

  9. note: 52.industry != 0 predicts success perfectly
  10.       52.industry dropped and 1 obs not used

  12. note: 60.industry != 0 predicts failure perfectly
  13.       60.industry dropped and 1 obs not used

  15. Iteration 0:   log likelihood = -967.84774  
  16. Iteration 1:   log likelihood = -741.84816  
  17. Iteration 2:   log likelihood =  -739.1744  
  18. Iteration 3:   log likelihood = -739.17184  
  19. Iteration 4:   log likelihood = -739.17184  

  21. Probit regression                                 Number of obs   =       1522
  22.                                                   LR chi2(53)     =     457.35
  23.                                                   Prob > chi2     =     0.0000
  24. Log likelihood = -739.17184                       Pseudo R2       =     0.2363

  26. ------------------------------------------------------------------------------
  27.       expdum |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
  28. -------------+----------------------------------------------------------------
  29.          re1 |     1.5153   .2341988     6.47   0.000     1.056278    1.974321
  30.         fin2 |   .0486947   .0485825     1.00   0.316    -.0465252    .1439147
  31.      re1fin2 |   .3902211    .115593     3.38   0.001      .163663    .6167791
  32.          re3 |  -.3884753   .1375498    -2.82   0.005    -.6580679   -.1188827
  33.          mff |   .0696516   .0100786     6.91   0.000     .0498979    .0894052
  34.       female |  -.0313418   .1330332    -0.24   0.814     -.292082    .2293985
  35.          pom |   .0004583   .0028054     0.16   0.870    -.0050401    .0059567
  36.     websale1 |   .1206289   .0288003     4.19   0.000     .0641814    .1770765
  37.      utility |   .9320492   .3052791     3.05   0.002     .3337131    1.530385
  38.              |
  39.     industry |
  40.          16  |   .9034053   .1879295     4.81   0.000     .5350702     1.27174
  41.          18  |   1.067069   .1928828     5.53   0.000     .6890253    1.445112
  42.          19  |   .6096329    .424698     1.44   0.151    -.2227599    1.442026
  43.          20  |   .9681825   1.380139     0.70   0.483    -1.736839    3.673204
  44.          21  |   .2021471   .4421436     0.46   0.648    -.6644384    1.068733
  45.          22  |  -.2031564   .4136041    -0.49   0.623    -1.013805    .6074928
  46.          23  |   .6509674   .7137873     0.91   0.362      -.74803    2.049965
  47.          24  |   .4716457   .1894221     2.49   0.013     .1003851    .8429063
  48.          25  |   .5840588   .1899452     3.07   0.002      .211773    .9563445
  49.          26  |   .3362585   .1933076     1.74   0.082    -.0426174    .7151343
  50.          27  |   .3717766   .1939572     1.92   0.055    -.0083726    .7519258
  51.          28  |   .3492192   .1960405     1.78   0.075    -.0350131    .7334515
  52.          29  |   .4175959   .1958142     2.13   0.033     .0338071    .8013846
  53.          31  |    .363104    .193249     1.88   0.060    -.0156571     .741865
  54.          33  |   .5486085   .3919398     1.40   0.162    -.2195794    1.316796
  55.          34  |   .4446104   .1905226     2.33   0.020      .071193    .8180279
  56.          36  |   .3854162   .5342563     0.72   0.471    -.6617069    1.432539
  57.          37  |  -.2613245   .6557794    -0.40   0.690    -1.546628    1.023979
  58.          45  |          0  (empty)
  59.          50  |          0  (empty)
  60.          51  |   1.786566   .6786816     2.63   0.008     .4563744    3.116757
  61.          52  |          0  (empty)
  62.          60  |          0  (empty)
  63.          72  |   1.165492   .6735675     1.73   0.084    -.1546765     2.48566
  64.              |
  65.       region |
  66.           2  |   .6793541   .2937734     2.31   0.021     .1035688    1.255139
  67.           3  |    1.17933    .286935     4.11   0.000     .6169474    1.741712
  68.           4  |   .7876499     .24305     3.24   0.001     .3112807    1.264019
  69.           5  |   1.526899   .2535156     6.02   0.000     1.030018     2.02378
  70.           6  |     .64541   .2603015     2.48   0.013     .1352284    1.155592
  71.           7  |   .1890732   .2476349     0.76   0.445    -.2962823    .6744286
  72.           8  |    .358402   .2492033     1.44   0.150    -.1300275    .8468316
  73.           9  |   .1643809   .2576839     0.64   0.524    -.3406704    .6694321
  74.          10  |  -.0804065   .2569888    -0.31   0.754    -.5840953    .4232822
  75.          11  |  -.7416617    .308162    -2.41   0.016    -1.345648   -.1376753
  76.          12  |  -.3160425   .2894134    -1.09   0.275    -.8832823    .2511973
  77.          13  |   .3560324   .2424559     1.47   0.142    -.1191724    .8312372
  78.          14  |   .5356572   .2592377     2.07   0.039     .0275607    1.043754
  79.          15  |  -.1007246   .2525305    -0.40   0.690    -.5956754    .3942262
  80.          16  |     .08231   .2761221     0.30   0.766    -.4588793    .6234994
  81.          17  |   1.060794   .2645305     4.01   0.000     .5423238    1.579264
  82.          18  |   .4938141   .2711864     1.82   0.069    -.0377015     1.02533
  83.          19  |  -.2875871   .2867586    -1.00   0.316    -.8496237    .2744495
  84.          20  |   .6693633   .2539669     2.64   0.008     .1715973    1.167129
  85.          21  |   1.120956     .48654     2.30   0.021     .1673555    2.074557
  86.          22  |   .2472418   .2720062     0.91   0.363    -.2858806    .7803642
  87.          23  |   .5555748   .3409803     1.63   0.103    -.1127342    1.223884
  88.          24  |   .6705844    .246844     2.72   0.007     .1867791     1.15439
  89.          25  |    .444131   .2633069     1.69   0.092     -.071941     .960203
  90.              |
  91.        _cons |  -5.705712   1.377206    -4.14   0.000    -8.404986   -3.006438
  92. ------------------------------------------------------------------------------
复制代码
.
7楼
冰簧羽 发表于 2018-6-11 16:09:20
黃河泉 发表于 2018-5-31 11:44
请将所有结果发出来，以供判断。
  1. . ivprobit expdum fin2  re1fin2  re3 mff female pom  websale1  utility   i.industry i.region (re1=re4)
  2. note: 45.industry != 0 predicts failure perfectly
  3.       45.industry dropped and 2 obs not used

  5. note: 50.industry != 0 predicts failure perfectly
  6.       50.industry dropped and 3 obs not used

  8. note: 52.industry != 0 predicts success perfectly
  9.       52.industry dropped and 1 obs not used

  11. note: 60.industry != 0 predicts failure perfectly
  12.       60.industry dropped and 1 obs not used

  14. note: 45.industry identifies no observations in the sample
  15. note: 50.industry identifies no observations in the sample
  16. note: 52.industry identifies no observations in the sample
  17. note: 60.industry identifies no observations in the sample

  19. Fitting exogenous probit model

  21. note: 45.industry identifies no observations in the sample
  22. note: 50.industry identifies no observations in the sample
  23. note: 52.industry identifies no observations in the sample
  24. note: 60.industry identifies no observations in the sample
  25. Iteration 0:   log likelihood = -967.84774  
  26. Iteration 1:   log likelihood = -741.84816  
  27. Iteration 2:   log likelihood =  -739.1744  
  28. Iteration 3:   log likelihood = -739.17184  
  29. Iteration 4:   log likelihood = -739.17184  

  31. Fitting full model

  33. Iteration 0:   log likelihood =  816.91082  
  34. Iteration 1:   log likelihood =  818.91483  
  35. Iteration 2:   log likelihood =  819.01172  
  36. Iteration 3:   log likelihood =  819.01175  

  38. Probit model with endogenous regressors           Number of obs   =       1522
  39.                                                   Wald chi2(53)   =     325.43
  40. Log likelihood =  819.01175                       Prob > chi2     =     0.0000

  42. ------------------------------------------------------------------------------
  43.              |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
  44. -------------+----------------------------------------------------------------
  45.          re1 |   1.352504   .2500793     5.41   0.000     .8623577     1.84265
  46.         fin2 |   .0509332   .0485292     1.05   0.294    -.0441822    .1460486
  47.      re1fin2 |   .3869058   .1154097     3.35   0.001     .1607069    .6131047
  48.          re3 |  -.3017291   .1453658    -2.08   0.038    -.5866407   -.0168174
  49.          mff |   .0694516   .0100641     6.90   0.000     .0497264    .0891768
  50.       female |  -.0359379   .1333996    -0.27   0.788    -.2973963    .2255206
  51.          pom |   .0006341   .0028057     0.23   0.821    -.0048651    .0061332
  52.     websale1 |   .1211832   .0288155     4.21   0.000      .064706    .1776605
  53.      utility |   .9283821   .3038313     3.06   0.002     .3328837     1.52388
  54.              |
  55.     industry |
  56.          16  |   .9079212   .1877869     4.83   0.000     .5398656    1.275977
  57.          18  |   1.068478   .1927536     5.54   0.000     .6906881    1.446268
  58.          19  |   .5995868   .4244291     1.41   0.158     -.232279    1.431453
  59.          20  |   .9700265   1.393872     0.70   0.486    -1.761912    3.701965
  60.          21  |   .2042974   .4418699     0.46   0.644    -.6617517    1.070346
  61.          22  |  -.2060025    .414865    -0.50   0.620    -1.019123    .6071178
  62.          23  |    .643204   .7118236     0.90   0.366    -.7519446    2.038353
  63.          24  |     .47498   .1893491     2.51   0.012     .1038625    .8460975
  64.          25  |   .5833581   .1893938     3.08   0.002     .2121531    .9545631
  65.          26  |   .3412882   .1932193     1.77   0.077    -.0374146     .719991
  66.          27  |   .3774184   .1940445     1.95   0.052    -.0029019    .7577387
  67.          28  |   .3554287   .1958731     1.81   0.070    -.0284755    .7393328
  68.          29  |   .4248914   .1958788     2.17   0.030      .040976    .8088068
  69.          31  |   .3706935   .1931642     1.92   0.055    -.0079014    .7492883
  70.          33  |   .5485349    .392477     1.40   0.162     -.220706    1.317776
  71.          34  |    .449784   .1905338     2.36   0.018     .0763447    .8232233
  72.          36  |   .3792439   .5336913     0.71   0.477    -.6667718     1.42526
  73.          37  |  -.2727154   .6549222    -0.42   0.677    -1.556339    1.010908
  74.          45  |          0  (empty)
  75.          50  |          0  (empty)
  76.          51  |   1.770321   .6712576     2.64   0.008     .4546805    3.085962
  77.          52  |          0  (empty)
  78.          60  |          0  (empty)
  79.          72  |   1.170323   .6778227     1.73   0.084     -.158185    2.498831
  80.              |
  81.       region |
  82.           2  |   .6775376   .2937149     2.31   0.021      .101867    1.253208
  83.           3  |   1.185857   .2865395     4.14   0.000       .62425    1.747464
  84.           4  |   .7825956   .2428847     3.22   0.001     .3065503    1.258641
  85.           5  |   1.502622   .2540899     5.91   0.000     1.004615    2.000629
  86.           6  |   .6208883   .2602109     2.39   0.017     .1108843    1.130892
  87.           7  |   .1837741    .247364     0.74   0.458    -.3010505    .6685987
  88.           8  |   .3559077   .2488946     1.43   0.153    -.1319167    .8437321
  89.           9  |   .1646403    .257468     0.64   0.523    -.3399876    .6692683
  90.          10  |  -.0762351   .2566721    -0.30   0.766    -.5793032    .4268329
  91.          11  |  -.7269634   .3073885    -2.36   0.018    -1.329434   -.1244931
  92.          12  |  -.3232757   .2889654    -1.12   0.263    -.8896375    .2430861
  93.          13  |   .3420103    .242526     1.41   0.158     -.133332    .8173526
  94.          14  |   .5352258   .2592336     2.06   0.039     .0271374    1.043314
  95.          15  |  -.1129178   .2522925    -0.45   0.654     -.607402    .3815665
  96.          16  |   .0792365   .2757643     0.29   0.774    -.4612515    .6197246
  97.          17  |   1.052999   .2644923     3.98   0.000     .5346037    1.571394
  98.          18  |   .4764218   .2710077     1.76   0.079    -.0547435    1.007587
  99.          19  |  -.3000924   .2865412    -1.05   0.295    -.8617029    .2615181
  100.          20  |   .6482954   .2540258     2.55   0.011      .150414    1.146177
  101.          21  |   1.041015   .4972147     2.09   0.036     .0664918    2.015538
  102.          22  |   .2413967   .2719579     0.89   0.375    -.2916311    .7744244
  103.          23  |   .5504832   .3401154     1.62   0.106    -.1161308    1.217097
  104.          24  |   .6572257   .2467873     2.66   0.008     .1735315     1.14092
  105.          25  |   .4272488   .2632433     1.62   0.105    -.0886986    .9431962
  106.              |
  107.        _cons |  -5.726539   1.370729    -4.18   0.000    -8.413119   -3.039959
  108. -------------+----------------------------------------------------------------
  109.      /athrho |   .0805655   .0391185     2.06   0.039     .0038947    .1572364
  110.     /lnsigma |  -2.441371    .018125  -134.70   0.000    -2.476895   -2.405846
  111. -------------+----------------------------------------------------------------
  112.          rho |   .0803917   .0388657                      .0038947    .1559533
  113.        sigma |   .0870415   .0015776                      .0840037    .0901891
  114. ------------------------------------------------------------------------------
  115. Instrumented:  re1
  116. Instruments:   fin2 re1fin2 re3 mff female pom websale1 utility 16.industry
  117.                18.industry 19.industry 20.industry 21.industry 22.industry
  118.                23.industry 24.industry 25.industry 26.industry 27.industry
  119.                28.industry 29.industry 31.industry 33.industry 34.industry
  120.                36.industry 37.industry 51.industry 72.industry 2.region
  121.                3.region 4.region 5.region 6.region 7.region 8.region
  122.                9.region 10.region 11.region 12.region 13.region 14.region
  123.                15.region 16.region 17.region 18.region 19.region 20.region
  124.                21.region 22.region 23.region 24.region 25.region re4
  125. ------------------------------------------------------------------------------
  126. Wald test of exogeneity (/athrho = 0): chi2(1) =     4.24 Prob > chi2 = 0.0394
复制代码
8楼
冰簧羽 发表于 2018-6-11 16:09:40
黃河泉 发表于 2018-5-31 11:44
请将所有结果发出来，以供判断。
  1. . ivreg2 expdum fin2  re1fin2  mff female pom  websale1  utility   i.industry i.region (re1=re4)

  3. IV (2SLS) estimation
  4. --------------------

  6. Estimates efficient for homoskedasticity only
  7. Statistics consistent for homoskedasticity only

  9.                                                       Number of obs =     1529
  10.                                                       F( 56,  1472) =     9.27
  11.                                                       Prob > F      =   0.0000
  12. Total (centered) SS     =  338.8842381                Centered R2   =   0.2656
  13. Total (uncentered) SS   =          507                Uncentered R2 =   0.5091
  14. Residual SS             =  248.8935037                Root MSE      =    .4035

  16. ------------------------------------------------------------------------------
  17.       expdum |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
  18. -------------+----------------------------------------------------------------
  19.          re1 |   .2264012   .0270443     8.37   0.000     .1733953    .2794072
  20.         fin2 |   .0202228   .0132135     1.53   0.126    -.0056752    .0461207
  21.      re1fin2 |   .1003562   .0284069     3.53   0.000     .0446797    .1560327
  22.          mff |   .0214351   .0027196     7.88   0.000     .0161048    .0267655
  23.       female |  -.0017202    .037986    -0.05   0.964    -.0761715    .0727311
  24.          pom |   .0002431   .0007787     0.31   0.755    -.0012831    .0017693
  25.     websale1 |   .0377653   .0082824     4.56   0.000     .0215322    .0539984
  26.      utility |   .2095504   .0636426     3.29   0.001     .0848132    .3342877
  27.              |
  28.     industry |
  29.          16  |   .2487936   .0501562     4.96   0.000     .1504893    .3470978
  30.          18  |   .2905374   .0516444     5.63   0.000     .1893162    .3917586
  31.          19  |   .1347808   .1165313     1.16   0.247    -.0936164     .363178
  32.          20  |   .2610563   .2898302     0.90   0.368    -.3070006    .8291131
  33.          21  |   .0542538   .1146673     0.47   0.636      -.17049    .2789976
  34.          22  |  -.0524753   .0980363    -0.54   0.592    -.2446229    .1396723
  35.          23  |   .1926362   .1709443     1.13   0.260    -.1424084    .5276808
  36.          24  |   .1164481   .0494205     2.36   0.018     .0195858    .2133105
  37.          25  |   .1502899   .0496734     3.03   0.002     .0529319     .247648
  38.          26  |   .0890164   .0495299     1.80   0.072    -.0080605    .1860932
  39.          27  |   .0889171   .0508242     1.75   0.080    -.0106965    .1885306
  40.          28  |   .0925865   .0503498     1.84   0.066    -.0060973    .1912703
  41.          29  |    .106276   .0519316     2.05   0.041      .004492    .2080601
  42.          31  |   .0891709   .0503633     1.77   0.077    -.0095394    .1878813
  43.          33  |   .1565441   .1110596     1.41   0.159    -.0611288    .3742169
  44.          34  |   .1164095   .0493547     2.36   0.018     .0196761    .2131429
  45.          36  |   .1106344   .1343051     0.82   0.410    -.1525987    .3738675
  46.          37  |  -.0057276   .1342937    -0.04   0.966    -.2689385    .2574833
  47.          45  |  -.2623783   .2895911    -0.91   0.365    -.8299664    .3052098
  48.          50  |  -.2140017   .2375748    -0.90   0.368    -.6796398    .2516364
  49.          51  |   .5374075   .1716812     3.13   0.002     .2009186    .8738965
  50.          52  |   .6907689   .4080985     1.69   0.091    -.1090895    1.490627
  51.          60  |  -.3167112   .4101799    -0.77   0.440    -1.120649    .4872266
  52.          72  |   .3303728   .2073199     1.59   0.111    -.0759666    .7367123
  53.              |
  54.       region |
  55.           2  |   .1878917   .0827839     2.27   0.023     .0256382    .3501451
  56.           3  |   .3466307   .0774464     4.48   0.000     .1948386    .4984227
  57.           4  |   .2333411   .0686162     3.40   0.001     .0988558    .3678263
  58.           5  |   .4121739   .0664447     6.20   0.000     .2819446    .5424031
  59.           6  |   .1485757   .0717093     2.07   0.038      .008028    .2891234
  60.           7  |   .0440578   .0668927     0.66   0.510    -.0870495    .1751652
  61.           8  |   .0857418   .0701563     1.22   0.222    -.0517621    .2232457
  62.           9  |   .0390711   .0713992     0.55   0.584    -.1008688     .179011
  63.          10  |  -.0160453    .069038    -0.23   0.816    -.1513572    .1192667
  64.          11  |  -.1892238   .0771619    -2.45   0.014    -.3404583   -.0379893
  65.          12  |  -.0746683   .0744707    -1.00   0.316    -.2206281    .0712916
  66.          13  |   .1027351   .0665119     1.54   0.122    -.0276259    .2330961
  67.          14  |   .1698863   .0742327     2.29   0.022     .0243929    .3153797
  68.          15  |  -.0235973   .0668756    -0.35   0.724    -.1546711    .1074765
  69.          16  |   .0155505   .0725859     0.21   0.830    -.1267152    .1578162
  70.          17  |   .3003372    .075007     4.00   0.000     .1533261    .4473483
  71.          18  |   .1115079   .0730068     1.53   0.127    -.0315827    .2545986
  72.          19  |  -.0706859   .0709656    -1.00   0.319    -.2097758    .0684041
  73.          20  |   .1726906    .069631     2.48   0.013     .0362163     .309165
  74.          21  |   .3223888   .1458946     2.21   0.027     .0364407     .608337
  75.          22  |   .0657174   .0750924     0.88   0.381     -.081461    .2128957
  76.          23  |   .1634335   .0981551     1.67   0.096    -.0289469    .3558139
  77.          24  |   .1733465   .0701064     2.47   0.013     .0359404    .3107526
  78.          25  |   .1049922   .0722676     1.45   0.146    -.0366497    .2466341
  79.              |
  80.        _cons |  -.9343096   .2891821    -3.23   0.001    -1.501096   -.3675231
  81. ------------------------------------------------------------------------------
  82. Underidentification test (Anderson canon. corr. LM statistic):        1445.028
  83.                                                    Chi-sq(1) P-val =    0.0000
  84. ------------------------------------------------------------------------------
  85. Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic):              2.5e+04
  86. Stock-Yogo weak ID test critical values: 10% maximal IV size             16.38
  87.                                          15% maximal IV size              8.96
  88.                                          20% maximal IV size              6.66
  89.                                          25% maximal IV size              5.53
  90. Source: Stock-Yogo (2005).  Reproduced by permission.
  91. ------------------------------------------------------------------------------
  92. Sargan statistic (overidentification test of all instruments):           0.000
  93.                                                  (equation exactly identified)
  94. ------------------------------------------------------------------------------
  95. Instrumented:         re1
  96. Included instruments: fin2 re1fin2 mff female pom websale1 utility 16.industry
  97.                       18.industry 19.industry 20.industry 21.industry
  98.                       22.industry 23.industry 24.industry 25.industry
  99.                       26.industry 27.industry 28.industry 29.industry
  100.                       31.industry 33.industry 34.industry 36.industry
  101.                       37.industry 45.industry 50.industry 51.industry
  102.                       52.industry 60.industry 72.industry 2.region 3.region
  103.                       4.region 5.region 6.region 7.region 8.region 9.region
  104.                       10.region 11.region 12.region 13.region 14.region
  105.                       15.region 16.region 17.region 18.region 19.region
  106.                       20.region 21.region 22.region 23.region 24.region
  107.                       25.region
  108. Excluded instruments: re4
  109. ------------------------------------------------------------------------------
复制代码
9楼
tengsheng34 发表于 2020-8-24 01:35:33
黃河泉 发表于 2018-5-31 11:44
请将所有结果发出来，以供判断。
老师，您好！想向您请教一个问题，我的工具变量是省知识产权保护指数，在进行内生性检验时，为了避免政策传导时效影响，可以剔除那些市法院没有发生过关于知识产权案件的审判的样本么？也就是说在内生性检验阶段可以对样本再次筛选么？有没有遇到过文献这么处理过的？谢谢老师
10楼
阿七不吃糖 发表于 2024-3-27 09:41:08
你好，请问解决了吗
返回列表
高级模式
B Color Image Link Quote Code Smilies
您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加好友,备注jltj
拉您入交流群

京ICP备16021002号-2 京B2-20170662号 京公网安备 11010802022788号 论坛法律顾问：王进律师 知识产权保护声明   免责及隐私声明

GMT+8, 2025-12-5 23:39