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。

相关问题

stata 工具变量三大检验代码

Stata 中进行工具变量检验可以使用 ivregress 命令。常用的三种工具变量检验方法包括 F 统计量、Anderson-Rubin 统计量和 Sargan 检验，下面是这三种检验的 Stata 代码示例：

1. F 统计量检验

ivregress 2sls y x (z = m)

* F 统计量检验
estat firststage

其中，y 表示因变量，x 表示自变量，z 表示工具变量，m 表示其他解释变量。estat firststage 用于检验工具变量的有效性，如果 F 统计量的 P 值小于 0.05，则说明工具变量有效。

2. Anderson-Rubin 统计量检验

ivregress 2sls y x (z = m)

* Anderson-Rubin 统计量检验
estat overid

其中，y、x、z 和 m 的含义同上。estat overid 用于进行 Anderson-Rubin 统计量检验，如果 P 值小于 0.05，则说明工具变量有效。

3. Sargan 检验

ivregress 2sls y x (z = m)

* Sargan 检验
estat sargan

其中，y、x、z 和 m 的含义同上。estat sargan 用于进行 Sargan 检验，如果 P 值大于 0.05，则说明工具变量有效。需要注意的是，Sargan 检验对于工具变量的有效性要求比较严格，如果该检验不通过，可能需要重新选择工具变量。

工具变量法的stata代码

以下是工具变量法的Stata代码：

首先，我们需要使用IVREG2命令来进行工具变量回归分析。IVREG2是Stata中一个非常流行的工具变量回归命令，它可以处理多个内生变量和多个工具变量。

语法如下：

IVREG2 depvar [indepvars] (endogvar = instrvar) [, options]

其中，depvar是因变量，indepvars是自变量，endogvar是内生变量，instrvar是工具变量。

例如，我们想要使用工具变量法来估计因变量y和自变量x之间的关系，同时控制内生变量z的影响。我们假设w是z的工具变量。那么，IVREG2命令的语法如下：

IVREG2 y x (z = w) [, options]

其中，options是可选的命令选项，例如cluster、robust等。

需要注意的是，IVREG2命令需要安装IVREG2软件包才能使用。如果你还没有安装IVREG2软件包，可以使用以下命令进行安装：

ssc install ivreg2

安装完成后，就可以使用IVREG2命令进行工具变量回归分析了。