楼主: zyxl0729
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[编程问题求助] ivreg2 与ivregress 2sls有什么区别？为什么做出来不一样？ [推广有奖]

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zyxl0729 发表于 2016-11-10 17:56:56 |AI写论文

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如题，我用ivreg2 跑出来的p值和ivregress 2sls跑出来完全不同，ivregress 2sls跑出来p值都变成1了左边这个是用ivreg2 做出来的，右边这个是ivregress 2sls做出来的，为啥不一样，求帮助～～～
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关键词：IVREGRESS regress IVREG 2SLS IVR

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沙发
黃河泉 在职认证  发表于 2016-11-11 10:48:37
请将你的指令写出来以便判断！
藤椅
zyxl0729 发表于 2016-11-12 11:50:59
黃河泉 发表于 2016-11-11 10:48
请将你的指令写出来以便判断！
非常感谢您的回复！指令是这样的：
ivreg2 INEFF  i.Y1001b_  H dudong_ gaoguan3_  F100901A_QA F081602C_B F011201A_  cash1 (ratio1=ratio1_med) i.year i.ind,r
ivregress 2sls INEFF  i.Y1001b_  H dudong_ gaoguan3_  F100901A_QA F081602C_B F011201A_  cash1 (ratio1=ratio1_med) i.year i.ind,r
INEFF 为被解释变量 ratio1为内生变量，ratio1_med 为行业中位数来作为外生变量（我知道用这种不属于严格外生，但是想试一试看看效果如何），其余的为控制变量，
板凳
黃河泉 在职认证  发表于 2016-11-12 15:52:30
zyxl0729 发表于 2016-11-12 11:50
非常感谢您的回复！指令是这样的：
ivreg2 INEFF  i.Y1001b_  H dudong_ gaoguan3_  F100901A_QA F08160 ...
虽然你的回归看起怪怪的，但两指令应该得到类似之结果，目前还无法判断哪里出问题？
报纸
zyxl0729 发表于 2016-11-13 17:19:24
黃河泉 发表于 2016-11-12 15:52
虽然你的回归看起怪怪的，但两指令应该得到类似之结果，目前还无法判断哪里出问题？
怪怪的呀？我也不清楚我的回归哪里比较奇怪，另外，我在ivreg2下的结果中有一条warning，是不是问题在这里呢？麻烦您啦！
6N08M~MGY[CG~0`[L[MI8GP.png

地板
蓝色 发表于 2016-11-13 17:50:52
用命令自己提供的例子执行两个结果是一样的
估计是数据的问题
不是命令的问题

  1. . use http://fmwww.bc.edu/ec-p/data/hayashi/griliches76.dta
  2. (Wages of Very Young Men, Zvi Griliches, J.Pol.Ec. 1976)

  4. . xi i.year
  5. i.year            _Iyear_66-73        (naturally coded; _Iyear_66 omitted)

  7. . ivregress 2sls lw s expr tenure rns smsa _I* (iq=med kww age mrt),r

  9. Instrumental variables (2SLS) regression               Number of obs =     758
  10.                                                        Wald chi2(12) =  573.14
  11.                                                        Prob > chi2   =  0.0000
  12.                                                        R-squared     =  0.4255
  13.                                                        Root MSE      =  .32491

  15. ------------------------------------------------------------------------------
  16.              |               Robust
  17.           lw |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
  18. -------------+----------------------------------------------------------------
  19.           iq |   .0001747   .0041241     0.04   0.966    -.0079085    .0082578
  20.            s |   .0691759   .0132907     5.20   0.000     .0431266    .0952253
  21.         expr |    .029866   .0066974     4.46   0.000     .0167394    .0429926
  22.       tenure |   .0432738   .0073857     5.86   0.000     .0287981    .0577494
  23.          rns |  -.1035897    .029748    -3.48   0.000    -.1618947   -.0452847
  24.         smsa |   .1351148    .026333     5.13   0.000     .0835032    .1867265
  25.    _Iyear_67 |   -.052598   .0457261    -1.15   0.250    -.1422195    .0370235
  26.    _Iyear_68 |   .0794686   .0428231     1.86   0.063    -.0044631    .1634003
  27.    _Iyear_69 |   .2108962   .0408774     5.16   0.000     .1307779    .2910144
  28.    _Iyear_70 |   .2386338   .0529825     4.50   0.000     .1347901    .3424776
  29.    _Iyear_71 |   .2284609   .0426054     5.36   0.000     .1449558     .311966
  30.    _Iyear_73 |   .3258944   .0405569     8.04   0.000     .2464044    .4053844
  31.        _cons |    4.39955    .290085    15.17   0.000     3.830994    4.968106
  32. ------------------------------------------------------------------------------
  33. Instrumented:  iq
  34. Instruments:   s expr tenure rns smsa _Iyear_67 _Iyear_68 _Iyear_69
  35.                _Iyear_70 _Iyear_71 _Iyear_73 med kww age mrt

  37. . ivreg2 lw s expr tenure rns smsa _I* (iq=med kww age mrt),r

  39. IV (2SLS) estimation
  40. --------------------

  42. Estimates efficient for homoskedasticity only
  43. Statistics robust to heteroskedasticity

  45.                                                       Number of obs =      758
  46.                                                       F( 12,   745) =    46.94
  47.                                                       Prob > F      =   0.0000
  48. Total (centered) SS     =  139.2861498                Centered R2   =   0.4255
  49. Total (uncentered) SS   =  24652.24662                Uncentered R2 =   0.9968
  50. Residual SS             =   80.0182337                Root MSE      =    .3249

  52. ------------------------------------------------------------------------------
  53.              |               Robust
  54.           lw |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
  55. -------------+----------------------------------------------------------------
  56.           iq |   .0001747   .0041241     0.04   0.966    -.0079085    .0082578
  57.            s |   .0691759   .0132907     5.20   0.000     .0431266    .0952253
  58.         expr |    .029866   .0066974     4.46   0.000     .0167394    .0429926
  59.       tenure |   .0432738   .0073857     5.86   0.000     .0287981    .0577494
  60.          rns |  -.1035897    .029748    -3.48   0.000    -.1618947   -.0452847
  61.         smsa |   .1351148    .026333     5.13   0.000     .0835032    .1867265
  62.    _Iyear_67 |   -.052598   .0457261    -1.15   0.250    -.1422195    .0370235
  63.    _Iyear_68 |   .0794686   .0428231     1.86   0.063    -.0044631    .1634003
  64.    _Iyear_69 |   .2108962   .0408774     5.16   0.000     .1307779    .2910144
  65.    _Iyear_70 |   .2386338   .0529825     4.50   0.000     .1347901    .3424776
  66.    _Iyear_71 |   .2284609   .0426054     5.36   0.000     .1449558     .311966
  67.    _Iyear_73 |   .3258944   .0405569     8.04   0.000     .2464044    .4053844
  68.        _cons |    4.39955    .290085    15.17   0.000     3.830994    4.968106
  69. ------------------------------------------------------------------------------
  70. Underidentification test (Kleibergen-Paap rk LM statistic):             41.537
  71.                                                    Chi-sq(4) P-val =    0.0000
  72. ------------------------------------------------------------------------------
  73. Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic):               13.786
  74.                          (Kleibergen-Paap rk Wald F statistic):         12.167
  75. Stock-Yogo weak ID test critical values:  5% maximal IV relative bias    16.85
  76.                                          10% maximal IV relative bias    10.27
  77.                                          20% maximal IV relative bias     6.71
  78.                                          30% maximal IV relative bias     5.34
  79.                                          10% maximal IV size             24.58
  80.                                          15% maximal IV size             13.96
  81.                                          20% maximal IV size             10.26
  82.                                          25% maximal IV size              8.31
  83. Source: Stock-Yogo (2005).  Reproduced by permission.
  84. NB: Critical values are for Cragg-Donald F statistic and i.i.d. errors.
  85. ------------------------------------------------------------------------------
  86. Hansen J statistic (overidentification test of all instruments):        74.165
  87.                                                    Chi-sq(3) P-val =    0.0000
  88. ------------------------------------------------------------------------------
  89. Instrumented:         iq
  90. Included instruments: s expr tenure rns smsa _Iyear_67 _Iyear_68 _Iyear_69
  91.                       _Iyear_70 _Iyear_71 _Iyear_73
  92. Excluded instruments: med kww age mrt
  93. ------------------------------------------------------------------------------
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7楼
zyxl0729 发表于 2016-11-13 20:40:52
蓝色 发表于 2016-11-13 17:50
用命令自己提供的例子执行两个结果是一样的
估计是数据的问题
不是命令的问题
嗯嗯，好像确实是数据的问题，但是我也不清楚为什么数据问题会造成回归结果的不同 6N08M~MGY[CG~0`[L[MI8GP.png 和这条warning有关系么？
8楼
嫣紫凝 学生认证  发表于 2018-8-29 10:25:59
zyxl0729 发表于 2016-11-13 20:40
嗯嗯，好像确实是数据的问题，但是我也不清楚为什么数据问题会造成回归结果的不同和这条warning有关系么？ ...
应该是和这个warning有关系的。楼主请问你的这个问题解决了吗？这个warning要怎么解决呢？
9楼
wmy1995 学生认证  发表于 2018-10-24 21:01:59
黃河泉 发表于 2016-11-11 10:48
请将你的指令写出来以便判断！
黄老师，请问您有没有推荐的学习 2sls和系统GMM 的书或者文章哪？
10楼
黃河泉 在职认证  发表于 2018-10-25 06:55:57
wmy1995 发表于 2018-10-24 21:01
黄老师，请问您有没有推荐的学习 2sls和系统GMM 的书或者文章哪？
请参考 https://www.stata-journal.com/article.html?article=st0030_3。
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