内生性检验的stata步骤和代码和检验

内生性检验是用来检验自变量是否存在内生性问题的一种方法。在Stata中，可以使用ivregress命令进行内生性检验。

以下是在Stata中进行内生性检验的步骤和代码：

1. 将自变量和工具变量放入模型中，使用ivregress命令进行回归分析。

ivregress 2sls dependent_var (endogenous_var = instruments) control_vars

2. 进行Hausman检验，检验自变量是否存在内生性问题。如果p值小于0.05，则表明自变量存在内生性问题。

estat endogenous, hausman

3. 进行Sargan检验，检验工具变量是否有效。如果p值大于0.05，则表明工具变量无效。

estat overid

需要注意的是，在进行内生性检验时，需要选取有效的工具变量，并且需要对自变量和工具变量之间是否存在相关性进行检验。

另外，也可以使用ivreg2命令进行内生性检验，此命令可以输出更详细的检验结果。例如：

ivreg2 dependent_var (endogenous_var = instruments) control_vars, gmm2s robust small
ivendog, orthog(instruments)

其中，ivendog命令用于进行Hausman检验，orthog选项用于进行工具变量的相关性检验。

相关问题

stata内生性检验2sls代码

在Stata中进行2SLS（两阶段最小二乘法）内生性检验通常涉及到两个步骤：首先通过工具变量估计模型的第一阶段，然后利用第一阶段的结果对原模型的参数进行调整。以下是一个简化的2SLS内生性检验的基本步骤和代码示例：

1. **第一步：工具变量估计** (First Stage)
假设我们有一个模型Y = βX + γZ + ε，其中Z可能是内生的，我们需要找到一个外生变量W。首先建立如下的第一阶段回归：

   reg Z W

将得到的系数γ记作ZW，保存到`_b[zw]`这个变量里。

2. **第二步：IV估计** (Second Stage)
使用工具变量W估计第二阶段模型，将ZW替换掉Z：

   ivregress 2sls Y X using TW, vce(cluster clustvar) // 其中TW是ZW的名称，clustvar是聚类变量（如果有）

这将输出包含估计结果和内生性检验统计的表。

3. **内生性检验**
Stata会自动进行一些内生性检验，比如异方差性检查 (`estat hettest`) 和残差自相关性检查 (`estat overid`)。如果想看更详细的内生性指标，可以使用命令 `ivinstat` 或者手动计算Breusch-Pagan-Godfrey LM测试等。

ivinstat

或者

estat bgodfrey

记得根据实际情况调整上述代码，包括变量名、模型设定以及特定的选项（如聚类标准）。

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。