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工具变量过度识别怎么办
工具变量过度识别
检验不通过
答:
工具变量过度识别
检验不通过的可能情况如下:1、 ivregress,这里没有直接计算,应该使用overid 的命令来计算,储存在 r(overid) r(overidp)中,分别是统计量和统计量的p值。2、 ivreg2,ivreghdfe。都是使用Sargent-hansen检验,J 统计量。这里比较推荐使用ivreghdfe,J统计量及P值储存在e(j) e(...
内生性
处理
:
工具变量
法
答:
(3)外生性检验 在恰好识别的情况下,即
工具变量
数=内生变量数,此时公认无法检验工具变量的外生性,即工具变量与扰动项不相关。在这种情况下,只能进行定性讨论或依赖于专家的意见。在
过度识别
的情况下,可以进行“过度识别检验”。当p>0.1,接受原假设,说明工具变量具有外生性。注意,如果误差...
工具变量
法过于显著
怎么办
答:
加入其他的控制变量
。如果是显著的话,逐步加入其他的控制变量,看看是哪个变量导致了方差的膨胀。也可以简单的看看和其他变量的相关性,如果高度相关,也可能会导致x对y的效应被其他的控制变量覆盖了。
连老师,请问
工具变量
问题:
答:
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。
互助问答第14期:
工具变量
和多重共线性
答:
”,准确的回答应该是满足上述四条假设才合适。提问中提到的弱
工具变量
检验用于检验假设(4);识别不足检验只需要满足工具变量的个数多余内生变量的个数,这个通常都是满足的;
过度识别
检验是在假设不存在异质性
处理
效应的情况下,检验工具变量是否外生的一种方法,该检验只有在存在过度识别(工具变量个数...
过度识别
约束问题属于计量经济学吗?
答:
过渡
识别
约束检验的基本思路如下:属于计量经济学概念范畴。这个概念的基本思路是:假设有一个内生回归变量,两个
工具变量
且没有包含的外生变量。则你可以计算两个不同的TSLS估计量:其中一个利用第一个工具变量,而另一个利用第二个工具变量。由于抽样变异性,这两个估计量不会相同,但如果两个工具变量...
工具变量
法
答:
要识别内生性,首先回归主解释变量和拟选
工具变量
,然后分析残差。如果残差回归系数显著,那么内生性就存在。Hansen J检验则需通过正规方程组和
过度识别
的分析,来确保工具变量的有效性。工具变量法虽能应对内生性挑战,但需谨慎使用,因为它牺牲了一定的估计精度。理解这些原则,你将在实际分析中游刃有余...
工具变量
可以不汇报
过度识别
检验吗
答:
工具变量
可以不汇报
过度识别
检验。过度识别检验只是一个判断工具变量外生的必要条件,而不是充分条件,只有工具变量个数多于内生变量个数,才能用过度识别检验,其他情况不汇报过度识别检验。
怎样
解决
计量中的内生性问题
答:
过度识别
和恰好识别是可以接受的,但不可识别这种情况无法进行建模,似想用一个
工具变量
去标识两个内生变量,这是不可以的。另需要提示,如果是恰好识别状态下是无法进行Durbin-Wu-Hausman检验。工具变量引入时,有时还需要对工具变量外生性进行检验(过度识别检验),针对工具变量外生性检验上,SPSSAU默认...
过度识别
检验p值
怎么
看
答:
0.1-0.25范围内为正常值。合适的p值范围是0.1-0.25;p值大于0.25说明IV太多,会让Hansen检验的效果变弱;p值小于0.1则无效。
过度识别
检验只能是在
工具变量
的数量多于内生变量的数量的情况下,才能进行。
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