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工具变量估计
命令格式:
.ivregress esitimator depvar [varlist1] [varlist2=varlist_iv] [if] [in] [weight][,options]
其中,estimator包括2sls,gmm,liml三种。varlist1为模型中的外生变量,varlist2为模型中的内生变量,varlist_iv为模型中的工具变量。
Nonconstant
Hascons
CMM 选项:
Vce(vcetype) unajusted,robust,cluster clustvar,bootstrap,jackknife,hac kernel
level(#)置信区间
First 输出第一阶段的估计结果
Small 小样本下的自由度调整
.estat firststage [,all forcenonrobust]
estat overid[,lag(#) forceweights forcenonrobust]
该命令给出了过度识别约束检验。如果使用2sls估计估计,则Stata给Sargan’s(1958)和Basman’s(1960)卡方统计量,这也是Wooldridge’(1995)稳健得分检验。 如果采用liml估计方法,则stata给出Anderson and Rubin’s(1950) 卡方统计量以及Basmann F统计量;如果采用GMM估计,则stata给出hansen’s(1982)J统计量。Lags(#)用于计算得分检验的HAC(异方差自相关一致)统计量的过程中进行去噪时设定滞后阶数。如果设定lag(0),则表示不进行去噪处理。默认选择为lag(1)。这一选择仅使用于2sls估计方法和设定vce(hac)选项情况。
Forceweight
Forcenonrobust
例子:
log(wage)=a+b*educ+c*exper+d*expersq+u
怀疑模型教育(educ)具有内生性问题,利用父母接受教育的年数(fatheduc,motheduc)作educ的工具变量估计上述模型。
(1)利用2SLS估计模型
.ivregress 2sls lwage exper expersq (educ=fatheduc motheduc),first
第一阶段回归结果为:
第二阶段的估计结果为:
(2)检验educ的内生性
.quietly
.est store IV_reg
.quietly regress lwage exper expersq educ
.est store LS_reg
.hausman IV_reg LS_reg
可以得到hausman估计量=2.7,P值=0.44。接受原假设,即educ是外生的。
(3)进行过度识别的约束检验
.estat overid
可得Sargan统计量=0.38,P值=0.54接受原假设。
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