面板数据内生性检验时麦金农和豪斯曼检验结果不一致怎么办？

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想请教各位高手，面板数据在做内生性检验时，麦金农法测算出结果总是接受原假设，而豪斯曼测算出总是负值就是拒绝原假设。请问为什么两种方法结果不一致呢？应该以哪个为准呢？另外是否一定要做内生性检验？查看同类的高水平论文都做了内生性检验，所以也不敢不做。本人在写毕业论文，很着急，请各位高手指点，多谢

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关键词：博士 对外直接投资 经济 面板数据内生性检验

如果你是想研究一个因素对另一个因素的影响，那基本没有必要做内生性检验，应该考虑的问题是内生性的解决是否合理。比如工具变量，应该考虑相关性和外生性到底如何。如果工具变量合理，那就直接用工具变量回归的结果就可以，因为这个结果本身就是渐进无偏的；如果工具变量不合理，这个检验就是无效的。所以无论是哪种情况，这个检验都显得意义不大。

感谢回复，您的意思是不用检验内生性直接做Sargan检验就可以了。我看几篇权威的学术期刊都先检验内生性然后再过度识别检验，所以觉得也按这个顺序更规范吧。但是两种内生性检验的结论总是不一致，麦金农检验永远是接受，而豪斯曼永远是负值即拒绝，迷惑呀！

lnaszj 发表于 2020-3-31 22:03
感谢回复，您的意思是不用检验内生性直接做Sargan检验就可以了。我看几篇权威的学术期刊都先检验内生性然后 ...

不同的方法可能得到不同的结论，这很正常呀。内生性更多是定性判断，而不是靠统计方法去检验。另外就像我刚刚说的，内生性是普遍存在的，更重要的问题是如何解决。
过度识别检验是需要的，但这并不是工具变量外生的充分条件，而是必要条件。在稳健标准误下，过度识别检验用的是Hansen J统计量，而不是Sargan统计量。当然，外生性的判断依靠过度识别检验不够，同样也要定性去判断。此外，还有工具变量的相关性需要检验，具体方法可以用第一阶段F统计量。当然，也还有其他的方法。

lnaszj 发表于 2020-3-31 22:03
感谢回复，您的意思是不用检验内生性直接做Sargan检验就可以了。我看几篇权威的学术期刊都先检验内生性然后 ...

内生性检验也是在找到工具变量之后进行的，如果工具变量不合理，内生性检验就是无效的。所以正确的逻辑应该是：先检验工具变量的外生性和相关性，再进行内生性检验。但是话说回来，如果工具变量的相关性和外生性都满足了，直接用工具变量回归的结果就可以，内生性检验做不做也无所谓了。不满足的话，那就重新找工具变量，到不了内生性检验这一步。

您好，感谢高人指点，再麻烦问您一下，检验工具变量的外生性和相关性就是Sargan检验吗？

lnaszj 发表于 2020-4-1 10:57
您好，感谢高人指点，再麻烦问您一下，检验工具变量的外生性和相关性就是Sargan检验吗？

不是的，Sargan检验其实就是过度识别检验，过度识别检验的内容是外生性（只是判断外生性的必要条件），只有当工具变量多于内生变量才能用。另外过度识别检验的统计量有三个，Sargan统计量、Anderson-Rubin卡方统计量、Hansen J统计量。在稳健标准误下，用的都是Hansen J统计量，而不是Sargan统计量。相关性是另外的检验，和过度识别检验无关。

我测出Sargan检验的p值为0.0474，您看这能算接受原假设吗?有点迷惑，还请指点

lnaszj 发表于 2020-4-1 15:12
我测出Sargan检验的p值为0.0474，您看这能算接受原假设吗?有点迷惑，还请指点

前面都说了，不要用Sargan统计量……过度识别检验以0.1为界，大于0.1算通过，0.0474肯定不行。

我得出的Hansen J统计量值是0.075，您看可以吗？