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2012-08-31
连老师:       关于上次问您的现金-现金流敏感性,使用工具变量解决托宾q的内生性问题,我还有两个问题想问您,
      1、当我对所有样本用ivreg回归后,使用ivendog命令检验变量的内生性问题,结果是在1%的水平上拒绝原假设,说明存在内生性问题。但是当对样本分组,仅对其中某个子样本进行检验时,无法拒绝原假设,模型不存在内生性问题。我觉得很困惑,是不是样本改变后内生性问题就不存在了,这种情况该在实证文章中该如何解释?

       2、利用ivreg2  命令检验工具模型设定的合理性,使用不同选项时获得了不同的统计量
当利用ivreg2  不附加任何选项时,结果如下:
Underidentification test (Anderson canon. corr. LM statistic): 1067.591
Chi-sq(4) P-val = 0.0000

Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic): 342.221
Stock-Yogo weak ID test critical values:  5% maximal IV relative bias 16.85
10% maximal IV relative bias 10.27
20% maximal IV relative bias 6.71
30% maximal IV relative bias 5.34
10% maximal IV size 24.58
15% maximal IV size 13.96
20% maximal IV size 10.26
25% maximal IV size 8.31
Source: Stock-Yogo (2005).  Reproduced by permission.

Sargan statistic (overidentification test of all instruments): 12.126
Chi-sq(3) P-val = 0.0070
当时用ivreg2附加gmm2s robust选项时汇报的是
Underidentification test (Kleibergen-Paap rk LM statistic):            191.460
Chi-sq(4) P-val =    0.0000
Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic):              342.221
(Kleibergen-Paap rk Wald F statistic):         60.460
Stock-Yogo weak ID test critical values:  5% maximal IV relative bias    16.85
10% maximal IV relative bias    10.27
20% maximal IV relative bias     6.71
30% maximal IV relative bias     5.34
10% maximal IV size             24.58
15% maximal IV size             13.96
20% maximal IV size             10.26
25% maximal IV size              8.31
Source: Stock-Yogo (2005).  Reproduced by permission.
NB: Critical values are for Cragg-Donald F statistic and i.i.d. errors.
Hansen J statistic (overidentification test of all instruments):         7.246
Chi-sq(3) P-val =    0.0645
但是文献中经常汇报的是Aderson LR和Hansen J统计量,如果写命令来同时获得这两个统计量呢?
期待您的解答,非常感谢!
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2012-8-31 16:39:24
1. 内生性检验也只是基于你的模型设定和数据给出一个统计上的判断,既然是统计上的判断就会有偏差,所以很多时候对内生性问题的断定都是从理论层面进行了。

2. 你需要认真看看 Ivreg2 命令的帮助文件,以及该文件中提到的那些参考文献。每个统计量适用的前提条件是有差异的,这也是为什么再附加了 roubst 选项后报告的统计量会有所不同的原因所在。
以 Sargan 统计量为例,Sargan (1958) 最初提出这个统计量时,是在同方差假设下构造的,然而,当模型设定中存在严重的异方差时,这个统计量往往存在过度拒绝问题。
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