谢谢！

非常感谢！

拒绝原假设的话，说明原解释变量有内生性，需要进行工具变量回归

可是并没有介绍MLE方法~~~

您好，您最终解决这个问题了嘛？

在使用`ivprobit`或`ivtobit`进行估计之后，确实有一些命令可用于进行进一步的诊断性检验。虽然这些命令不像在`ivreg2`中那样自动提供CDW-F值、Stock-Yogo弱工具变量检验临界值和DWH检验（关注内生性的检验），但你可以通过以下方法获得相似信息：

### 弱工具变量检验

对于弱工具变量的检验，除了第一阶段回归的F统计量之外，你可以使用`boottest`命令来检查工具变量是否足够强。`boottest`是一种基于bootstrap的方法，能够提供关于工具变量强度的信息。

```stata
boottest <endogenous variable> (excluded instruments)
```

### 内生性检验

对于内生性的检验，在`ivprobit`和`ivtobit`之后，可以使用`hausman`命令进行Hausman检验。但是，请注意，这通常用于比较固定效应与随机效应模型，因此在Probit或Tobit框架下的应用可能需要谨慎。

```stata
hausman <endogenous variable> (<excluded instruments>)
```

然而，对于DWH（Davidson and MacKinnon）检验没有直接的命令。你可能需要手动进行此检验，或者使用`overid`命令来进行过度识别约束检验。这可以视为对内生性问题的一种间接检查。

```stata
sargan // 对于过度识别的情况下的工具变量有效性检验。
overid // Sargan/Hansen J统计量的另一种形式。
```

### 其他诊断

此外，你还可以使用`estat overid`命令进行过度识别约束测试，这有助于判断是否存在额外的工具变量。

```stata
estat overid, post
```

在进行这些检验时，请确保理解每个指令背后的概念与适用条件。特别是对于内生性检验和弱工具变量检验，在应用之前需要仔细考虑模型设定和数据特性。

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