stata内生性检验怎么做

在Stata中进行内生性检验可以使用2SLS回归和OLS回归，并结合豪斯曼检验来判断是否存在内生性。

以下是Stata中进行内生性检验的步骤：

1. 进行2SLS回归：

   ivregress 2sls dependent_var (endogenous_var = instrumental_var) control_vars

其中，dependent_var是因变量，endogenous_var是内生变量，instrumental_var是工具变量，control_vars是控制变量。如果2SLS回归的结果显示内生变量的系数显著，则表明存在内生性。

2. 进行OLS回归：

   regress dependent_var endogenous_var control_vars

在没有内生性的假设下，进行OLS回归。如果OLS回归的结果显示内生变量的系数显著，则表明存在内生性。

3. 进行豪斯曼检验：

   hausman endogenous_var

使用豪斯曼检验来比较2SLS回归和OLS回归的系数差异。如果p值小于0.1，则说明两个回归的系数存在显著的系统性差异，即关注的核心变量存在内生性。

请注意，以上步骤仅为一种常见的内生性检验方法，在实际应用中可能会根据具体情况选择其他方法。

相关问题

stata内生性检验

在进行stata内生性检验时，可以使用豪斯曼检验和过度识别约束检验来检验变量的内生性。豪斯曼检验可以使用stata手工代码来进行。观察不可识别检验和C统计量的p值，原假设是变量为外生变量。而弱工具变量检验可以判断变量是否与内生解释变量强相关。此外，还可以进行回归来观察变量之间的相关关系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【初级计量经济学】内生性问题——工具变量法（Stata实现）](https://blog.csdn.net/m0_56120502/article/details/124492608)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [stata学习笔记|内生性](https://blog.csdn.net/Clytie_Lion/article/details/121157068)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

stata内生性检验命令

Stata中进行内生性检验的常用命令是ivregress或ivreg2。这些命令用于估计具有内生性问题的回归模型，常用的内生性检验方法包括Hausman检验、Durbin-Wu-Hausman检验和Sargan检验。你可以在Stata中输入以下命令来执行相应的内生性检验：

1. Hausman检验：
hausman endog_var = instrument_var, robust

2. Durbin-Wu-Hausman检验：
ivregress 2sls dependent_var (endog_var = instrument_var), robust

3. Sargan检验：
ivregress 2sls dependent_var (endog_var = instrument_var), first

请注意，endog_var代表内生变量，instrument_var代表工具变量。这些命令将根据你提供的模型和数据来进行内生性检验，并提供相应的统计结果和推断。确保在使用这些命令之前，你已经正确地定义了内生变量和工具变量，并正确地加载了相关的数据集。