用了系统GMM,请问为什么Hansen检验的P值以及工具变量外生性检验的P值永远都等于1！

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关键词：Hansen 系统GMM 工具变量 外生性 ans

最有可能的原因乃是你的"工具变数太多"，试试看 xtabond2 的选项 collapse!
  

黃河泉 发表于 2016-7-26 16:03
最有可能的原因乃是你的"工具变数太多"，试试看 xtabond2 的选项 collapse!

最近没上论坛，多谢您的指导，马上去试试，非常感谢您。

No problem at all.

黃河泉 发表于 2016-7-31 15:38
No problem at all.

可以再问您一些问题吗？因为看到您很热心地回答大家的问题，觉得您人很好。我尝试控制了工具变量的滞后阶数，使用lag(2 2)后工具变量个数由94减少为35，可是Sargan的P值还是等于1,而且有些解释变量的结果出现了omitted的情况。另一个想问的问题就是为啥AR（1）的P值很大，达到0.23，而AR（2）为0.09，是不是证明应该采用差分GMM而不是系统GMM,麻烦您了，谢谢。

1. 減少工具變數的方式， lag(1,2) 之類的，and/or 加入 collapse 都可，要多試一下。
2. 不管是 difference or system GMM，都允許 AR(1) 但 not AR(2)，所以最後 AR(1) 對應之p值可以很小，但AR(2) 對應之p值"至少"大於10%。
3. 以後有好人好事代表選舉，記得投我一票！哈哈！

黃河泉 发表于 2016-8-1 08:17
1. 減少工具變數的方式， lag(1,2) 之類的，and/or 加入 collapse 都可，要多試一下。
2. 不管是 differen ...

一定发动亲戚朋友支持您！哈哈！谢谢您不嫌弃我这个学术小白。恩，您说的第二点是理想情况，不过在试验过程中，我的结果有时候AR1和AR2都很大，是不是证明不存在序列相关？是不是不应采用系统GMM，可是被解释变量的一阶滞后项系数还是挺大的，有引进的必要。

1. 你上面的例子中，p-value of AR(1) = 0.017, that of AR(2) = 0.309（你讲的都很大是指统计量还是p-value？），这结果是 OK 的！但若不是，也只能多试试各种可能性，学术难就难在这儿！
2. "被解释变量的一阶滞后项系数还是挺大的，有引进的必要"，虽然这样说没错，但我个人认为除了此原因，采用 dynamic panel data (DPD) model 的最主要用途是要解决或处理内生性问题！（观念澄清）所以你需要用 DPD model，而（difference/system）GMM 则是估计 DPD 模型的方法！若不是 DPD，而是一般 static PD，则 xtreg (FE, RE) 就可估计！   

黃河泉 发表于 2016-8-1 11:06
1. 你上面的例子中，p-value of AR(1) = 0.017, that of AR(2) = 0.309（你讲的都很大是指统计量还是p-valu ...

图片中是我工具变量为94个的时候的结果，后来做了一些修改，发现AR1和AR2的P值都较大，sorry，我没把问题说清楚，哈哈。恩第二点您说得很好，受教了，谢谢您。

No problem at all.