工具变量一阶段F统计量

首先回顾stata中都有哪些命令可以用于工具变量回归：ivreg, ivreg2, ivreghdfe, ivprobit, ivtobit 大概是这几类。

1. ivreg 是stata 官网推出的最基础版本，不能处理LDV受限因变量，不能自动计算一阶段的F统计量。应该使用estat firststage,forcenonrobust all 来得到一阶段F统计量检验弱工具变量。

2. ivreg2 是民间推出的强化版本，同样不能处理LDV受限因变量，但是可以自动计算一阶段的F统计量【这里是利用ffirst option来获得一阶段的weak or under identification的统计量】，并进行内生性检验等等，具体参见help ivreg2 在里面说的很清楚：

“ivreg2 is an alternative to Stata's official ivregress.  Its features include:  two-step feasible GMM estimation
(gmm2s option) and continuously-updated GMM estimation (cue option); LIML and k-class estimation; automatic output of
overidentification and underidentification test statistics; C statistic test of exogeneity of subsets of instruments
(orthog() option); endogeneity tests of endogenous regressors (endog() option); test of instrument redundancy
(redundant() option); kernel-based autocorrelation-consistent (AC) and heteroskedastic and autocorrelation consistent
(HAC) standard errors and covariance estimation (bw(#) option), with user-specified choice of kernel (kernel()
option); two-level cluster-robust standard errors and statistics; default reporting of large-sample statistics (z and
chi-squared rather than t and F); small option to report small-sample statistics; first-stage regressions reported
with various tests and statistics for identification and instrument relevance; ffirst option to report only these
identification statistics and not the first-stage regression results themselves.  ivreg2 can also be used for ordinary
least squares (OLS) estimation using the same command syntax as official regress and newey.
”

3. ivreghdfe 是对于ivreg2的强化版本，在这基础上发展了控制固定效应的方法，absorb。在这里自动导出一阶段的F值检验弱工具变量的问题，应该使用 e(rkf)

4. ivprobit，ivtobit才是能够处理受限因变量LDV的工具变量回归的模型。在这里不能直接导出一阶段的F值检验弱工具变量，有两种解决方法：
4.1 第一种方法，在一阶段的时候，内生的那个变量并不是LDV，所以一阶段的回归就是一个普通的线性回归，所以和ivreg2的一阶段是一样的，所以可以利用ivreg2等命令来导出一阶段的F值，但是在估计最终的系数的时候，仍然使用ivprobit

4.2 第二种方法，在ivprobit和ivtobit之后，使用 rivtest命令。详见help文件