同问 我的p值也很高

您最终怎么解决这个问题呢

请问楼主有答案吗

您的问题涉及到了工具变量（Instrumental Variables，简称IV）方法在计量经济学中的应用细节。下面是对您提出的具体问题的解答：

1. **关于报告Wald chi2检验**：Wald chi2检验通常用于检验模型中所有系数联合为零的假设，也就是整体模型的有效性。它与工具变量是否为弱工具变量的问题并不直接相关。弱工具变量的诊断主要依赖于第一阶段F统计量（对于单一内生解释变量）或Cragg-Donald Wald F统计量（多个内生解释变量），这些指标用于判断工具变量是否足够强，即与内生变量有显著的相关性。因此，论文中报告了第一阶段F值和T/P值来排除弱工具变量问题通常已经足够。

2. **关于Wald chi2的P值**：在计量经济学里，Wald chi2检验用于测试模型系数是否为零（即检验内生解释变量在加入工具变量后是否有显著影响）。传统上，如果P值小于0.05，则认为结果是统计学上的显著。但是，这个标准并不是固定不变的，取决于研究的具体背景和要求。一个P值达到0.45的情况并不常见于结论性的推断中，这可能意味着模型中的解释变量在预测因变量方面没有表现出明显的线性关系。

3. **Wald chi2检验与probit/IVprobit选择**：如果您的工具变量通过了弱工具变量的诊断（即第一阶段F值足够大），而Wald chi2检验也显示P值小于传统阈值（如0.1或更常见的是0.05），这表明使用工具变量后的IVprobit模型是有统计学意义的。在这种情况下，通常会报告IVprobit的结果，因为它能控制内生性问题，提供无偏估计。

4. **后续分析的选择**：在论文中展示了基准回归结果（即使用了probit和IVprobit）后，在进行影响机制或异质性分析时，应根据研究目的选择模型。如果关注的焦点是处理内生性问题后的效应，那么报告IVprobit的结果更合适。然而，为了提供全面的视角并增强论文的论证力，可以同时呈现两种方法（probit和IVprobit）下的结果，特别是当它们显示出不同的模式或强度时，这将有助于读者理解不同假设下的效应估计。

总之，在使用工具变量的方法进行实证分析时，关键在于确保工具变量的有效性和模型的选择基于理论和统计检验的结果。希望这些解答能帮助您更好地理解和处理您的数据！

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

同样遇到了这个问题，请问楼主解决了吗