这个问题有答案了嘛

顶自己一下

在进行IVProbit回归后，如果Wald检验显示没有内生性，这通常意味着你所选择的工具变量和模型设定可能是合理的。然而，这种结论并不绝对，因为它依赖于你的模型设定、数据质量以及工具变量的选择。

1. **验证内生性的其他方法**：尽管Wald检验表明可能不存在严重的内生性问题，但为了确保结果的稳健性，可以考虑使用其他方法来检查内生性，比如Hausman检验。此外，你还可以通过改变模型设定或引入不同的工具变量再次进行IVProbit回归，以验证和比较结果。

2. **工具变量的质量**：即使Wald检验显示没有内生性，仍然需要评估你的工具变量是否满足相关性和外生性的要求。如果工具变量与解释变量高度相关但又不受其他模型中考虑的变量影响（即真正是外生的），那么它就是高质量的。否则，你可能需要寻找新的、更好的工具变量。

3. **结论**：如果你对现有的结果感到满意，并且没有明显的理由怀疑Wald检验的有效性或工具变量的质量，那么可以认为内生性问题不是模型中的主要关注点。然而，在社会科学和经济学研究中，内生性是一个常见的挑战，因此进行额外的稳健性检查总是有益的。

总之，虽然Wald检验显示不存在内生性是一个积极信号，但这并不意味着你应该停止对模型进行批判性和细致的评估。继续寻找更优工具变量或使用其他统计方法来验证结果的稳健性通常是一种好的研究实践。

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