楼主: zhangdoubleqing
8616 8

[回归分析求助] ivprobit回归之后,wald检验显示不存在内生性。接下来应该继续找工具变量验证内生性吗 [推广有奖]

  • 0关注
  • 0粉丝

本科生

57%

还不是VIP/贵宾

-

威望
0
论坛币
491 个
通用积分
0.1882
学术水平
0 点
热心指数
0 点
信用等级
0 点
经验
940 点
帖子
25
精华
0
在线时间
165 小时
注册时间
2009-10-22
最后登录
2019-7-9

楼主
zhangdoubleqing 发表于 2017-10-31 10:39:12 |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~ !

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
ivprobit回归之后,wald检验显示不存在内生性。这个是因为选取的工具变量不行,接下来应该继续找工具变量验证内生性?还是说,我的内生性不严重,不需要再做其他检验?

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

关键词:Probit回归 IVprobit Probit wald检验 工具变量

沙发
xddlovejiao1314 学生认证  发表于 2017-11-3 08:11:01 来自手机
zhangdoubleqing 发表于 2017-10-31 10:39
ivprobit回归之后,wald检验显示不存在内生性。这个是因为选取的工具变量不行,接下来应该继续找工具变量验 ...
要验证模型是否存在内生性,工具变量是必须的。没有工具变量,没法检验的。祝好运~

藤椅
Ljd1227 学生认证  发表于 2020-4-23 14:44:15
xddlovejiao1314 发表于 2017-11-3 08:11
要验证模型是否存在内生性,工具变量是必须的。没有工具变量,没法检验的。祝好运~
你好,我想请教一下,用ivprobit进行内生性检验的STATA命令

板凳
shuishoufighter 发表于 2020-6-1 23:07:57
Ljd1227 发表于 2020-4-23 14:44
你好,我想请教一下,用ivprobit进行内生性检验的STATA命令
用hausman检验

报纸
Carol_16 发表于 2022-5-17 10:35:08
xddlovejiao1314 发表于 2017-11-3 08:11
要验证模型是否存在内生性,工具变量是必须的。没有工具变量,没法检验的。祝好运~
您好,请问一下,如果用了工具变量对模型进行内生性检验,结果显示不拒绝原假设,即无内生性变量,还需要做工具变量的相关检验吗?

地板
艾恋清风 发表于 2023-3-13 14:04:17
xddlovejiao1314 发表于 2017-11-3 08:11
要验证模型是否存在内生性,工具变量是必须的。没有工具变量,没法检验的。祝好运~
您好,请问ivprobit回归的第二阶段结果wald test的p值 和 hausman检验的p值,都不显著,可以认为解释变量是外生的吗?还是需要继续找其他的工具变量再检验呢?谢谢

7
201811050317 发表于 2023-12-6 16:16:15
这个问题有答案了嘛

8
201811050317 发表于 2024-1-17 16:20:00 来自手机
201811050317 发表于 2023-12-6 16:16
这个问题有答案了嘛
顶自己一下

9
赵安豆 发表于 2024-12-26 12:50:23
在进行IVProbit回归后,如果Wald检验显示没有内生性,这通常意味着你所选择的工具变量和模型设定可能是合理的。然而,这种结论并不绝对,因为它依赖于你的模型设定、数据质量以及工具变量的选择。

1. **验证内生性的其他方法**:尽管Wald检验表明可能不存在严重的内生性问题,但为了确保结果的稳健性,可以考虑使用其他方法来检查内生性,比如Hausman检验。此外,你还可以通过改变模型设定或引入不同的工具变量再次进行IVProbit回归,以验证和比较结果。

2. **工具变量的质量**:即使Wald检验显示没有内生性,仍然需要评估你的工具变量是否满足相关性和外生性的要求。如果工具变量与解释变量高度相关但又不受其他模型中考虑的变量影响(即真正是外生的),那么它就是高质量的。否则,你可能需要寻找新的、更好的工具变量。

3. **结论**:如果你对现有的结果感到满意,并且没有明显的理由怀疑Wald检验的有效性或工具变量的质量,那么可以认为内生性问题不是模型中的主要关注点。然而,在社会科学和经济学研究中,内生性是一个常见的挑战,因此进行额外的稳健性检查总是有益的。

总之,虽然Wald检验显示不存在内生性是一个积极信号,但这并不意味着你应该停止对模型进行批判性和细致的评估。继续寻找更优工具变量或使用其他统计方法来验证结果的稳健性通常是一种好的研究实践。

此文本由CAIE学术大模型生成,添加下方二维码,优先体验功能试用



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
GMT+8, 2025-12-31 08:16