欢迎投稿(荐稿)计量经济圈，计量相关都行

邮箱：econometrics666@sina.cn

编辑：计量经济圈

工具变量估计

命令格式：
.ivregress esitimator depvar [varlist1] [varlist2=varlist_iv] [if] [in] [weight][,options]
其中，estimator包括2sls,gmm,liml三种。varlist1为模型中的外生变量，varlist2为模型中的内生变量，varlist_iv为模型中的工具变量。

Nonconstant  不包括常数项
Hascons  用户自己设定常数项
CMM 选项：
  wmatrix(wmtype)  robust,cluster clustvar,hac kernel, unadjusted
  center  权数矩阵采用中心矩
  igmm 采用迭代GMM估计
  eps(#) 参数收敛标准。默认值为eps（le-6）
  weps(#)  权数矩阵的收敛标准。默认值为w eps(le-6)
Vce(vcetype) unajusted,robust,cluster clustvar,bootstrap,jackknife,hac kernel
level(#)置信区间
First 输出第一阶段的估计结果
Small 小样本下的自由度调整

.estat firststage [,all forcenonrobust]

        该命令给出第一阶段的估计结果以及各种统计量，包括排除外生变量的相关性检验。All选项给出所有的拟合优度统计量。如果模型存在多个内生变量，则stata给出R2、偏R2、调整的R2 、F统计量；如果模型存在多个内生变量，则stata给出Shea偏R2和调整的偏R2。
       forcenonrobust给出最小特征值统计量及其临界值，即使采用稳健估计（这一检验的假设条件是误差项为独立正态分布）。

estat overid[,lag(#) forceweights forcenonrobust]
该命令给出了过度识别约束检验。如果使用2sls估计估计，则Stata给Sargan’s(1958)和Basman’s(1960)卡方统计量，这也是Wooldridge’(1995）稳健得分检验。 如果采用liml估计方法，则stata给出Anderson and Rubin’s(1950) 卡方统计量以及Basmann F统计量；如果采用GMM估计，则stata给出hansen’s(1982)J统计量。Lags(#)用于计算得分检验的HAC（异方差自相关一致）统计量的过程中进行去噪时设定滞后阶数。如果设定lag(0),则表示不进行去噪处理。默认选择为lag(1)。这一选择仅使用于2sls估计方法和设定vce(hac)选项情况。

Forceweight    表示即使采用aweights,pweights或iweights也进行检验。Stata仅对于fweights的情况进行检验，其他权数所得到临界值可能不准确。

Forcenonrobust  指在2sls或LIML估计中即使采用稳健标准差也进行Sargan and Basmann检验（这一检验的假设的假设条件是误差项为独立正态分布）。

例子：

log(wage)=a+b*educ+c*exper+d*expersq+u

怀疑模型教育（educ）具有内生性问题，利用父母接受教育的年数（fatheduc,motheduc）作educ的工具变量估计上述模型。
（1）利用2SLS估计模型
.ivregress 2sls lwage exper expersq (educ=fatheduc motheduc),first

第一阶段回归结果为：
  educhat=9.1+0.19fatheduc+0.16motheduc+0.05exper
              (21.34)      (5.62)       (4.39)       (1.12)
         - 0.001expersq
             (-0.84)
第二阶段的估计结果为：
 lwagehat=0.05+0.06educ+0.04exper-0.001expersq
              (0.12)     (1.95)      (5.29)       (-2.24)

（2）检验educ的内生性
.quietly  ivreg  iwage exper expersq {educ=fatheduc motheduc}
.est store IV_reg
.quietly regress lwage exper expersq educ
.est store LS_reg
.hausman IV_reg LS_reg
可以得到hausman估计量=2.7，P值=0.44。接受原假设，即educ是外生的。

(3)进行过度识别的约束检验
.estat overid 
可得Sargan统计量=0.38，P值=0.54接受原假设。

注：文章来自于公众号：会计学术联盟

计量经济圈希望圈友继续支持咱们品牌，我们回馈的是，没有任何其他公众号比我们提供给大家学习机会更多，只要你愿意付出机会成本迈过这个门槛。

点击下图，有惊喜

 写在后面：各位圈友，咱们的计量经济圈社群里面资料和计量咨询都很多，希望大家能够积极加入咱们这个大家庭（戳这里）。之后我们会逐步邀请社群里的圈友再直接建立微信群与圈圈对话，进去之后一定要看“群公告”，不然接收不了群息。

帮点一下下面的小广告，表示感谢！！！