如题所述
解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性。Hausman检验的原假设为所有解释变量均为外生变量。如果拒绝原假设，则认为存在内生解释变量，需要使用工具变量法（IV）。反之，如果接受原假设，则认为不存在内生解释变量，应该使用普通最小二乘法（OLS）。在面板数据中使用工具变量时，Stata提供了xtivreg命令。如果存在内生解释变量，则应该选用工具变量，工具变量个数不少于方程中内生解释变量的个数。2SLS的实质是把内生解释变量分成两部分，从而满足OLS前定变量的要求而得到一致估计量。
异方差与自相关检验在球型扰动项的假定下，2SLS是最有效的。但如果扰动项存在异方差或自相关，可以使用xtgls和xtserial命令进行面板异方差检验和面板自相关检验。在这种情况下，GMM是一种更有效的方法，可以从某种意义上看作是2SLS的改进版。GMM的过度识别检验可以帮助我们判断工具变量是否与扰动项相关。
工具变量效果验证时，需要检验工具变量的有效性和外生性。如果工具变量与解释变量相关，但又不能与被解释变量的扰动项相关，则可以作为有效的工具变量。常用的工具变量包括滞后变量。在Stata中，可以使用estat first命令检验工具变量的有效性，使用estat overid命令进行过度识别检验。
GMM过程在Stata中可以通过安装ivreg2和ranktest程序来进行。具体命令如下：使用ivreg2命令进行面板GMM估计，其中2s指的是2-step GMM。
异方差与自相关检验在球型扰动项的假定下，2SLS是最有效的。但如果扰动项存在异方差或自相关，可以使用xtgls和xtserial命令进行面板异方差检验和面板自相关检验。在这种情况下，GMM是一种更有效的方法，可以从某种意义上看作是2SLS的改进版。GMM的过度识别检验可以帮助我们判断工具变量是否与扰动项相关。
工具变量效果验证时，需要检验工具变量的有效性和外生性。如果工具变量与解释变量相关，但又不能与被解释变量的扰动项相关，则可以作为有效的工具变量。常用的工具变量包括滞后变量。在Stata中，可以使用estat first命令检验工具变量的有效性，使用estat overid命令进行过度识别检验。
GMM过程在Stata中可以通过安装ivreg2和ranktest程序来进行。具体命令如下：使用ivreg2命令进行面板GMM估计，其中2s指的是2-step GMM。
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