如何识别联立方程过度识别、恰好识别和不可识别的stata代码
时间: 2024-03-01 14:52:35 浏览: 261
在Stata中,可以使用命令testnl来计算联立方程模型的阶次条件数,并进一步判断模型的识别性。具体操作步骤如下:
1. 编写联立方程模型,并用nlcom命令估计模型中的参数。例如,假设我们有以下的联立方程模型:
```
sysuse auto, clear
reg price weight length foreign
nlcom (b1: price - {b0} - {b2}*weight - {b3}*length - {b4}*foreign)
```
2. 使用testnl命令计算模型的阶次条件数。例如,我们可以使用以下代码计算上述模型的阶次条件数:
```
testnl (_b[b1] = 0), dof(2)
```
其中,_b[b1]表示参数b1的估计值,dof(2)表示约束条件的个数为2。如果计算得到的阶次条件数等于0,则为恰好识别的模型;如果阶次条件数大于0,则为过度识别的模型;如果阶次条件数小于0,则为不可识别的模型。
需要注意的是,对于复杂的联立方程模型,可能需要使用其他命令和方法进行识别性分析。
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