请问楼主找到答案了吗

在应用随机效应模型时，我们通常关注的是模型的设定是否正确、解释变量是否内生以及所选工具变量的有效性等问题。下面我会针对你提出的问题一一解答：

### 1. 随机效应模型中的DWH检验

对于OLS模型中解释变量的内生性，通常使用Durbin-Wu-Hausman（DWH）检验来判断。但是，当模型设定为随机效应时，直接应用DWH检验可能并不合适。这是因为DWH检验是基于比较固定效应和随机效应估计量的一致性和效率进行的，而随机效应模型假设个体特定影响与解释变量无关。

在随机效应框架下，一个更常见且适用的方法是使用Baltagi和Wu (1999) 提出的LM测试（Lagrange Multiplier Test），它专门用于检验随机效应模型中是否存内生性。具体来说，在Stata中可以使用`xtivreg2`命令后附加上`endog()`选项来执行这个测试，例如：

```stata
xtivreg2 depvar indep1 indep2 ..., fe i(id) endog(indep1)
```

这里的`indep1`是你怀疑内生的变量。

### 2. 验证工具变量的有效性

在使用随机效应模型进行两阶段最小二乘（2SLS）估计时，验证工具变量的有效性和强度至关重要。有几种方法可以做到这一点：

#### 弱工具变量检验
弱工具变量问题通常通过第一阶段F统计量来评估。如果这个统计量太低，则表示你的工具变量可能不够强大，无法有效预测内生解释变量。

在Stata中，使用`xtivreg2`命令进行估计后，可以直接看到关于弱工具变量的第一阶段F统计量：

```stata
xtivreg2 depvar indep1 (indep2 = inst1), fe i(id)
```

#### 过度识别检验（J test）
当你的模型中有多于一个的工具变量时，可以使用过度识别测试来检查所有工具变量是否都是有效的。这个测试基于这样的原理：如果所有的工具变量都有效，则它们应该提供一致的信息。

在Stata中，同样使用`xtivreg2`命令后附加上`overid()`选项来进行J test：

```stata
xtivreg2 depvar indep1 (indep2 = inst1 inst2), fe i(id) overid()
```

综上所述，在随机效应模型的框架下，检验内生性通常会使用专门设计的方法（如Baltagi和Wu提出的LM测试），而验证工具变量的有效性和强度则通过弱工具变量检验和过度识别检验来完成。在Stata中，`xtivreg2`命令提供了一套全面的工具用于实现这些检验。

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