当工具变量数多于内生变量数时会进行过度识别检验,比如sargan test.
但是这种过度识别检验的本质,就是判断工具变量是否外生,所以有一个疑问,当工具变量数和内生变量数相等时,为什么不用sargan test呢?
请大家指教!
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楼主: hkingwang
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[回归分析求助] 过度识别检验问题 |
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回帖推荐5812381ww48 发表于7楼 查看完整内容 不能检验的。因为恰好识别后,只能获得一个B值。但是检验的核心在于检测“不同B的差异是否为0”。这是字面理解。
数理统计的理解是 统计量收敛到x(m-r)的卡方分布,如果M=r,那么自由度为0,没有办法找到估计值
最后的理解是 过度识别的检验 先假设至少有有一个外生变量 然后在检验其他变量是否外生,这是两个步骤不能混淆。这种情况下即便接受了原假设,所有工具变量都是外生的,也不一定真的全部是外生的。
因为我们假设了“ ...
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