楼主: 1041584953@qq.c
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[一般统计问题] xtivreg2结果怎么看? [推广有奖]

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楼主
1041584953@qq.c 发表于 2018-2-12 23:20:20 |AI写论文

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各位大神,本人stata小白一枚,看了一些相关贴,实在没查明白工具变量的检验结果的判别标准是什么,这个是我的xtivreg2结果,请求各位帮忙。
请问:1,这个结果是否说明工具变量不是弱工具变量?
2,是否通过了工具变量的外生性检验?
多谢解答。

FIXED EFFECTS ESTIMATION
------------------------
Number of groups =      2618                    Obs per group: min =         2
                                                               avg =      10.5
                                                               max =        17

IV (2SLS) estimation
--------------------

Estimates efficient for homoskedasticity only
Statistics consistent for homoskedasticity only

                                                      Number of obs =    27593
                                                      F(  7, 24968) =   647.98
                                                      Prob > F      =   0.0000
Total (centered) SS     =  55291.54394                Centered R2   =   0.0375
Total (uncentered) SS   =  55291.54394                Uncentered R2 =   0.0375
Residual SS             =  53218.19555                Root MSE      =     1.46

------------------------------------------------------------------------------
    TOBINQ_w |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       Treat |  -1.318588   .1666962    -7.91   0.000    -1.645307     -.99187
        Post |  -.1488955   .0388914    -3.83   0.000    -.2251212   -.0726698
       LEV_w |  -.0104352   .0477789    -0.22   0.827    -.1040801    .0832097
         AGE |   .1285339   .0060118    21.38   0.000      .116751    .1403169
      SIZE_w |  -1.132944   .0186092   -60.88   0.000    -1.169417   -1.096471
SaleGrowth_w |   .0952499   .0159047     5.99   0.000     .0640773    .1264225
       ROA_w |   2.864396   .2358703    12.14   0.000     2.402099    3.326693
------------------------------------------------------------------------------
Underidentification test (Anderson canon. corr. LM statistic):         431.493
                                                   Chi-sq(1) P-val =    0.0000
------------------------------------------------------------------------------
Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic):              438.956
Stock-Yogo weak ID test critical values: 10% maximal IV size             16.38
                                         15% maximal IV size              8.96
                                         20% maximal IV size              6.66
                                         25% maximal IV size              5.53
Source: Stock-Yogo (2005).  Reproduced by permission.
------------------------------------------------------------------------------
Sargan statistic (overidentification test of all instruments):           0.000
                                                 (equation exactly identified)
------------------------------------------------------------------------------

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沙发
棉花虫虫 发表于 2018-8-19 22:19:12
具体解答可在以下链接查看,希望能够帮到你!https://bbs.pinggu.org/thread-1018402-1-1.html

藤椅
boboyu 发表于 2018-9-11 17:18:16
能不能发一个xtivreg2软件包给我,非常感激 470669511@qq.com

板凳
18638292722 发表于 2018-9-11 18:19:58 来自手机
外生性检验没通过,弱工具通过了…有可能是你模型设定不正确,如果你的理论够稳固,能说明工具变量的绝对外生性,就不用管了,用稳健的标准误,结果仍然一致!

报纸
光电效应0 学生认证  发表于 2019-3-1 14:41:28
18638292722 发表于 2018-9-11 18:19
外生性检验没通过,弱工具通过了…有可能是你模型设定不正确,如果你的理论够稳固,能说明工具变量的绝对外 ...
你好,这个输出表从哪个统计量可以看处外生性检验没通过呢?

地板
楚天江南客 学生认证  发表于 2019-4-3 11:23:18
同求赐教!

7
zyj592991367 发表于 2019-4-3 12:33:51 来自手机
光电效应0 发表于 2019-3-1 14:41
你好,这个输出表从哪个统计量可以看处外生性检验没通过呢?
你的工具变量与内生解释变量个数相等,没法进行外生性检验

8
KrHt 发表于 2019-4-4 00:49:14 来自手机
underidentification的值越小越好,weak instrument越大越好,若不是iid的标准差weak instrument不能看Cragg-Donald的得看KP F统计量,overidentification越大越好(p不显著)

9
KrHt 发表于 2019-4-4 00:50:40 来自手机
18638292722 发表于 2018-9-11 18:19
外生性检验没通过,弱工具通过了…有可能是你模型设定不正确,如果你的理论够稳固,能说明工具变量的绝对外 ...
他的问题不是过度识别...这个回归中内生变量与工具变量个数相等,没办法进行过度识别检验所以是0

10
ZY一 发表于 2020-2-8 20:33:54
KrHt 发表于 2019-4-4 00:49
underidentification的值越小越好,weak instrument越大越好,若不是iid的标准差weak instrument不能看Crag ...
你好请问这个越大越好或越小越好有没有一个判断的标准呢?就大概以什么数值为标准进行分辨比较好?或者说这样一个回归结果主要关注哪些指标?(stata小白求大神指导)

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