工具变量的过度识别检验

工具变量的过度识别检验是指在工具变量回归中，检验工具变量的个数是否合适，以及是否存在过度识别的问题。过度识别是指工具变量的个数超过了模型中自变量的个数，这可能会导致估计结果的不稳定性。

过度识别检验的方法包括Sargan检验和Hansen检验。Sargan检验是一种基于模型残差的检验方法，用于检验工具变量的个数是否过多。具体来说，Sargan检验是计算模型残差与工具变量之间的相关系数，如果相关系数越小，说明工具变量的个数越合适。Hansen检验是一种基于工具变量的检验方法，用于检验工具变量的个数是否过少或者过多。具体来说，Hansen检验是计算工具变量的IV估计量与OLS估计量之间的差异，如果差异越小，说明工具变量的个数越合适。

需要注意的是，过度识别检验只是判断工具变量的个数是否合适，不能保证估计结果的准确性。在进行工具变量回归时，需要综合考虑工具变量的有效性、工具变量与自变量之间的相关性、工具变量与被解释变量之间的相关性等因素，以确保回归结果的可靠性。

相关问题

工具变量的过度识别检验stata代码

在 Stata 中，可以使用 ivreg 命令进行工具变量回归，并且可以使用 ivtest 命令进行工具变量的过度识别检验。下面是一个示例代码：

//加载数据
use "data.dta", clear

//进行工具变量回归
ivreg y (x=z), vce(robust)

//进行Sargan检验
ivtest

//进行Hansen检验
ivtest, endog(x) instruments(z)

其中，y 是被解释变量，x 是内生自变量，z 是工具变量。在 ivreg 命令中，使用 (x=z) 表示将工具变量 z 作为自变量代替内生自变量 x。在 ivtest 命令中，不带参数表示进行 Sargan 检验，带参数 endog(x) instruments(z) 则表示进行 Hansen 检验。

stata 工具变量三大检验

Stata 中进行工具变量回归时，通常会进行三大检验，包括：

1. 检验工具变量的相关性：使用 ivreg 命令拟合工具变量回归模型后，可以使用 ivreg2 命令中的 estat firststage 命令来检验工具变量与被解释变量是否存在显著的相关性。如果工具变量与被解释变量之间的相关性不显著，那么该工具变量可能不足以有效地排除内生性的影响。

2. 检验内生性问题：使用 ivreg 命令拟合工具变量回归模型后，可以使用 ivreg2 命令中的 estat endogenous 命令来检验内生性问题。如果该命令输出的 p 值小于显著性水平，那么就存在内生性问题。

3. 检验过度识别问题：使用 ivreg 命令拟合工具变量回归模型后，可以使用 ivreg2 命令中的 estat overid 命令来检验过度识别问题。如果该命令输出的 p 值小于显著性水平，那么就存在过度识别问题。