连老师，请问工具变量问题：）

9646

收藏 2014-10-29

按照您的课程传授的技能，做完工具变量回归之后出现以下结果：
1、Davidson-MacKinnon test       of exogeneity: .4526738       F(       1,146)       P-value       =       .5021
这说明不存在内生性是吧？

2、但是，根据以下检验好像说工具变量选取较为合理。
Underidentification test (Anderson       canon. corr. LM statistic): 31.976
                                             Chi-sq(2) P-val=0.0000

Sargan-Hansen statistic 0.693  Chi-sq(1) P-value = 0.4050

请问1、2之间是不是有矛盾?
最重要是根据D-M检验，是不是我的模型就不存在关键变量的内生性问题？还是出现了所谓“工具变量伪回归”问题？（这是我自创的名词，就是说本不存在内生性，但是由于找到的某些变量较为合理，sargan检验也能通过。例如：核心变量的滞后一期，滞后二期作为工具变量，总能sargan检验通过，但是D-M检验不一定能通过。）

3、另外，我使用hausman检验其内生性后，发现和D-M检验结果相冲突，也就是Hausman检验存在内生性。结果如下：
chi2(13)=(b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 23.39
Prob>chi2 =0.0372
(V_b-V_B is not positive definite)
这是不是说明D-M检验内生性的标准更高一些?

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

全部回复

arlionn

2014-11-5 09:25:26

问题1 中涉及到了三个检验：内生性检验、弱工具变量检验和过度识别检验。

所谓“内生性检验”说的是你的模型中是否存在内生性问题。原假设是不存在内生性问题，即，你所怀疑的内生变量与干扰项不相关。从结果来看，无法拒绝原假设，即，不存在内生性问题。如果是这样的，后续的检验可能就不需要了，之际做 OLS 即可，它更为有效。

所谓“弱工具变量检验”说的是，你所选择的一系列工具变量是否与内生变量之间有足够的相关性。原假设是：工具变量与内生变量不相关。从你的结果来看，拒绝了这个原假设，意味着你选的工具变量与内生变量有统计上显著的相关性。

所谓“过度识别检验”说的是，你的工具变量与干扰项不相关，这是保证工具变量合理性的另一个要求。原假设是所有的工具变量与干扰项都不相关。从 Sargan 结果来看，无法拒绝原假设，表明不存在过度识别问题。