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2011-01-21
请问连老师,我使用的是双向固定效应模型,采用xtivreg2命令之后,

1.过度识别检验的结果如下,它没有报告卡方统计量,这是什么意思啊?
Sargan statistic (overidentification test of all instruments):           0.000
                                                 (equation exactly identified)

2.弱工具变量检验的结果如下,是不是说明还不错,没法拒绝“工具变量与内生变量有较强的相关性”的原假设啊?
Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic):                7.497
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

3.回归结果中也没有报告截距项,也很令人费解?

4.当我改用随机效应模型时,命令是:"xi:xtivreg2  growth x1 x2 x3 i.year (x4=iv),re",反馈结果如下,请问是怎么回事呢,是不是这个命令不能处理随机效应模型啊
i.year            _Iyear_1985-2007    (naturally coded; _Iyear_1985 omitted)
error - must specify either fe or fd option
invalid syntax


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2011-1-26 09:23:11
clapton 发表于 2011-1-21 19:08
请问连老师,我使用的是双向固定效应模型,采用xtivreg2命令之后,

1.过度识别检验的结果如下,它没有报告卡方统计量,这是什么意思啊?
Sargan statistic (overidentification test of all instruments):           0.000
                                                 (equation exactly identified)
A: 据我猜测,你的模型设定中,内生变量的数目和工具变量的数目完全相同。此时无需执行过度识别检验,因为模型是恰足确认的(exactly identified)。

2.弱工具变量检验的结果如下,是不是说明还不错,没法拒绝“工具变量与内生变量有较强的相关性”的原假设啊?
Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic):                7.497
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
A: 你说的没错。

3.回归结果中也没有报告截距项,也很令人费解?
A: 由于是采用 FE 估计量,差分过程中已经把常数项给弄掉了。虽然没有常数项的估计值,但并不影响其他的估计系数。

4.当我改用随机效应模型时,命令是:"xi:xtivreg2  growth x1 x2 x3 i.year (x4=iv),re",反馈结果如下,请问是怎么回事呢,是不是这个命令不能处理随机效应模型啊
i.year            _Iyear_1985-2007    (naturally coded; _Iyear_1985 omitted)
error - must specify either fe or fd option
invalid syntax
A: 这里已经提示给你了错误信息——语法不正确。xtivreg2 仅支持 FE 和 FD 估计,不支持 RE 估计。

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2011-1-27 13:01:26
[quote]arlionn 发表于 2011-1-26 09:23
[quote]clapton 发表于 2011-1-21 19:08
请问连老师,我使用的是双向固定效应模型,采用xtivreg2命令之后,

1.过度识别检验的结果如下,它没有报告卡方统计量,这是什么意思啊?
Sargan statistic (overidentification test of all instruments):           0.000
                                                 (equation exactly identified)
A: 据我猜测,你的模型设定中,内生变量的数目和工具变量的数目完全相同。此时无需执行过度识别检验,因为模型是恰足确认的(exactly identified)。


确实我的模型里只有1个内生变量与1个工具变量,那么此时我如何能够判定“工具变量是与内生变量相关,而与干扰项不相关”呢?还是说只要内生变量与工具变量数目相同就不会存在过度识别问题?
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2024-5-15 01:06:51
您好,连老师。关于您在使用xtivreg2命令时遇到的检验问题,我将逐一解答:

1. 对于过度识别检验(Sargan test),结果表明方程是“exactly identified”,意味着您的模型没有超过需要的数量的工具变量。因此,不存在过度识别的情况,所以卡方统计量没有被报告。

2. 弱工具变量检验(Cragg-Donald Wald F statistic)的结果为7.497。这个值相对于Stock-Yogo弱ID检验的临界值较小,说明您的工具变量与内生变量的相关性可能较弱。但是,由于F统计量小于10%、15%和20%最大IV大小的临界值,我们无法拒绝原假设,即工具变量是弱相关的。这表明您的工具变量可能不够强,但也不能完全确定它们就是无效的。

总结来说,您的模型可能存在工具变量不够强的问题,建议您考虑寻找更强的工具变量或考虑其他模型设定。如果有更多相关信息或者进一步的疑问,欢迎继续讨论。

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