Sargan统计值的困惑。

2004040

27131

收藏 2015-03-31

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我用stata跑出来的结果如下，

Arellano-Bond testfor AR(1) in first differences: z = -2.19 Pr > z = 0.028

Arellano-Bond testfor AR(2) in first differences: z = -2.72 Pr > z = 0.007

------------------------------------------------------------------------------

Sargan test ofoverid. restrictions: chi2(380) =990.07 Prob > chi2 = 0.000

(Not robust, but not weakened by manyinstruments.)

Hansen test ofoverid. restrictions: chi2(380) = 25.52 Prob > chi2 = 1.000

(Robust, but weakened by many instruments.)

这说明什么问题呢，Sargan统计值非常大，是说明工具变量的选取合适吗？

Sargan的原假设是：工具变量不存在过度识别，那chi2=990.07说明接受原假设？

但是怎么p值又等于0呢，不解啊！！求大神解释！！！！谢谢

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0.116算勉强吧，Roodman 2009的建议是0.25。 iv（）没太看懂。不过IV里面放外生变量就是了。

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2004040

2015-3-31 12:24:05

auirzxp 发表于 2015-3-31 12:18
(1) sargan拒绝了原假设，说明工具变量有过度识别的问题。（2）但是hansen没有拒绝原假设，说明工具变量没有 ...

谢谢大神解答，我是选取的解释变量的滞后2阶和3阶做的GMM，IV个数388，观测值718是不是IV太多了？
Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM
------------------------------------------------------------------------------
Group variable: province                      Number of obs    =    718
Time variable : time                         Number of groups =       29
Number of instruments = 388                   Obs per group: min =       22
F(8, 28)    =  52809.38                                     avg =    24.76
Prob > F    =    0.000                                     max =       25

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2004040

2015-3-31 12:28:00

auirzxp 发表于 2015-3-31 12:18
(1) sargan拒绝了原假设，说明工具变量有过度识别的问题。（2）但是hansen没有拒绝原假设，说明工具变量没有 ...

可是我把IV换成只用一阶，或者只有二阶滞后，怎么IV的个数没有发生什么变化呢，Sargan值也还是0，hansen还是1哦
这个是仅用2阶滞后为IV
------------------------------------------------------------------------------
Group variable: province                      Number of obs    =    748
Time variable : time                         Number of groups =       29
Number of instruments = 384                   Obs per group: min =       24
F(8, 28)    =  52276.54                                     avg =    25.79
Prob > F    =    0.000                                     max =       26
------------------------------------------------------------------------------
Sargan test of overid. restrictions: chi2(375)  =1000.72  Prob > chi2 =  0.000
  (Not robust, but not weakened by many instruments.)
Hansen test of overid. restrictions: chi2(375)  =  27.98  Prob > chi2 =  1.000
  (Robust, but weakened by many instruments.)

这个是仅用一阶滞后为IV
Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM
------------------------------------------------------------------------------
Group variable: province                      Number of obs    =    750
Time variable : time                         Number of groups =       29
Number of instruments = 383                   Obs per group: min =       24
F(8, 28)    =  43878.71                                     avg =    25.86
Prob > F    =    0.000                                     max =       26
------------------------------------------------------------------------------
Sargan test of overid. restrictions: chi2(374)  = 974.19  Prob > chi2 =  0.000
  (Not robust, but not weakened by many instruments.)
Hansen test of overid. restrictions: chi2(374)  =  28.28  Prob > chi2 =  1.000
  (Robust, but weakened by many instruments.)

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2004040

2015-3-31 12:33:53

auirzxp 发表于 2015-3-31 12:31
主要是对比Number of instruments = 388和Number of groups = 29。

那请问我需要怎么改进呢？我的因变量是lrpcgdp，stata程序如下：
xtabond2 lrpcgdp L. lrpcgdp gm schooling fertility cpi govexp openess fdi,gmm(L. lrpcgdp) iv(l(2).gm l(2).schooling l(2). govexp l(2).cpi l(2).fertility l(2).openess l(2).fdi l(3).gm l(3).schooling l(3). govexp l(3).cpi l(3).fertility l(3).openess l(3).fdi )small twostep robust

求大神相助。呜呜呜，论文感觉进行不下去了

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2004040

2015-3-31 12:40:13

auirzxp 发表于 2015-3-31 12:35
gmm()里面加collapse试试：gmm(L.lrpcgdp, collapse)

下降了很多！！但是还是IV比groups数多，sargan的值也还是0哎。

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM
------------------------------------------------------------------------------
Group variable: province                      Number of obs    =    777
Time variable : time                         Number of groups =       29
Number of instruments = 36                   Obs per group: min =       25
F(8, 28)    =  40074.48                                     avg =    26.79
Prob > F    =    0.000                                     max =       27
------------------------------------------------------------------------------
Sargan test of overid. restrictions: chi2(27) = 586.74  Prob > chi2 =  0.000
  (Not robust, but not weakened by many instruments.)
Hansen test of overid. restrictions: chi2(27) =  28.34  Prob > chi2 =  0.394
  (Robust, but weakened by many instruments.)

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2004040

2015-3-31 12:51:32

auirzxp 发表于 2015-3-31 12:44
试试：
gmm(L.lrpcgdp, collapse lag(1 1)) 或者gmm(L.lrpcgdp, collapse lag(1 2))

这是第一个命令，显著IV个数已经小于group的个数了，但是sargan 检验还是not robust, 但是hansen检验为0了。可以单通过Hansen检验说明工具变量选择不存在过度识别吗？
xtabond2 lrpcgdp L. lrpcgdp gm schooling fertility cpi govexp openess fdi,gmm(L.lrpcgdp, collapse lag(1 1)) iv(l(1).gm l(1).schooling l(1). govexp l(1).cpi  l(1).fertility l(1).openess l(1).fdi )small twostep robust
------------------------------------------------------------------------------
Group variable: province                      Number of obs    =    777
Time variable : time                         Number of groups =       29
Number of instruments = 10                   Obs per group: min =       25
F(8, 28)    =  14071.56                                     avg =    26.79
Prob > F    =    0.000                                     max =       27
------------------------------------------------------------------------------
Sargan test of overid. restrictions: chi2(1) = 203.13  Prob > chi2 =  0.000
  (Not robust, but not weakened by many instruments.)
Hansen test of overid. restrictions: chi2(1) =  19.09  Prob > chi2 =  0.000
  (Robust, but weakened by many instruments.)
这是第二命令

. xtabond2 lrpcgdp L. lrpcgdp gm schooling fertility cpi govexp openess fdi,gmm(L.lrpcgdp, collapse lag(1 2))  iv(l(1).gm l(1).schooling l(1). govexp l(1).cpi  l(1).fertility l(1).openess l(1).fdi )small twostep robust

Sargan test of overid. restrictions: chi2(2) = 203.04  Prob > chi2 =  0.000
  (Not robust, but not weakened by many instruments.)
Hansen test of overid. restrictions: chi2(2) =  20.31  Prob > chi2 =  0.000
  (Robust, but weakened by many instruments.)

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2004040

2015-3-31 13:03:01

auirzxp 发表于 2015-3-31 12:53
gmm(L.lrpcgdp, collapse lag(1 3)) ，继续可以1 4，1 5 ......看看能不能找到hansen大于0.10的模型，并且同 ...

谢谢大神指点，我在做到lag(1 20)的时候满足了大于0.1，这样就能说明工具变量选取是可以的吗？我code里iv(l(1).gm l(1).schooling l(1). govexp l(1).cpi  l(1).fertility l(1).openess l(1).fdi 正确吗。

xtabond2 lrpcgdp L. lrpcgdp gm schooling fertility cpi govexp openess fdi,gmm(L.lrpcgdp, collapse lag(1 20))  iv(l(1).gm l(1).schooling l(1). govexp l(1).cpi  l(1).fertility l(1).openess l(1).fdi )small twostep robust
------------------------------------------------------------------------------
Group variable: province                      Number of obs    =    777
Time variable : time                         Number of groups =       29
Number of instruments = 29                   Obs per group: min =       25
F(8, 28)    =  46190.03                                     avg =    26.79
Prob > F    =    0.000                                     max =       27
------------------------------------------------------------------------------

Sargan test of overid. restrictions: chi2(20) = 534.93  Prob > chi2 =  0.000
  (Not robust, but not weakened by many instruments.)
Hansen test of overid. restrictions: chi2(20) =  27.75  Prob > chi2 =  0.116
  (Robust, but weakened by many instruments.)

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2004040

2015-3-31 13:09:25

auirzxp 发表于 2015-3-31 13:07
0.116算勉强吧，Roodman 2009的建议是0.25。

iv（）没太看懂。不过IV里面放外生变量就是了。

添加工具变量是需要在iv（）里编辑的吗。我用的全部解释变量的滞后一阶，不知道从原理上是否可行

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auirzxp

2015-3-31 13:11:46

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2004040

2015-3-31 13:12:40

auirzxp 发表于 2015-3-31 13:11
iv（）里都是外生变量或者前定变量，不用特别指定滞后几阶也可以。

好的！明白了，太感谢了！！！
我要多多学习

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auirzxp

2015-3-31 13:14:39

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2004040

2015-3-31 13:16:16

auirzxp 发表于 2015-3-31 13:14
看看Roodman 2009，应该帮助很大

真是太谢谢你了~~

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auirzxp

2015-3-31 13:17:06

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白富美2

2016-5-12 17:51:29

auirzxp 发表于 2015-3-31 12:45
通常情况下，如果是two-step system GMM并且用的是corrected standard error的话，只看hansen就可以了。 ...

求问hansen检验的原假设是什么？

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白富美2

2016-5-12 17:53:25

auirzxp 发表于 2015-3-31 12:18
(1) sargan拒绝了原假设，说明工具变量有过度识别的问题。（2）但是hansen没有拒绝原假设，说明工具变量没有 ...

xtabond2中加了robust的话sargan可用吗？

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白富美2

2016-5-12 17:56:28

auirzxp 发表于 2015-3-31 12:53
gmm(L.lrpcgdp, collapse lag(1 3)) ，继续可以1 4，1 5 ......看看能不能找到hansen大于0.10的模型，并且同 ...

请问lag(1 #)是什么意思呢？

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冥冥Victoria

2019-11-6 10:48:43

白富美2 发表于 2016-5-12 17:51
求问hansen检验的原假设是什么？

假设在异方差情况下，原假设工具变量为有效工具变量

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