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dw统计量前沿信息_dw统计量的原假设是(2024年11月实时热点)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：教程更新日期：2024-11-26

dw统计量

工具变量法：弱IV检验的四个关键标准在使用工具变量法（IV）进行估计时，弱IV检验至关重要。弱IV指的是工具变量与内生解释变量之间的相关性较弱，这种情况下，用IV估计的结果可能与OLS或FE估计的结果差异显著，甚至符号相反。如果存在多个工具变量，可以考虑舍弃那些弱工具变量，因为它们可能会降低第一阶段回归的F统计量。以下是判断弱IV的四个标准：偏RⲦ〩ꌠ𐟓Š 偏Rⲯ𜌥𓓨ea's partial Rⲯ𜌦˜﨡ᩇ工具变量与内生解释变量相关性的重要指标。不过，xtivreg2不直接汇报这个统计量，需要通过命令estat firststage, all forcenonrobust来获取第一阶段的结果。最小特征统计量 𐟎œ€小特征统计量（minimum eigenvalue statistic）由Stock and Yogo提出，Stata在ivreg2中会给出临界值。Staiger and Stock建议，只要该值大于10，就可以认为不存在弱IV。这个标准适用于独立同分布（iid）的情况。 Cragg-Donald Wald F统计量 𐟓ˆ Cragg-Donald Wald F统计量（CDW统计量）由Cragg and Donald提出，Stock and Yogo给出了其临界值。Stata在回归时会给出这些临界值。CDW检验一般要求统计量大于15%或10%的临界值，最好是5%的临界值。名义显著性水平为5%的检验，其真实显著性水平不超过15%。也就是说，Stock-Yogo weak ID test临界值的15%相当于5%。如果IV数量小于3，则不会给出Stock-Yogo weak ID test临界值。如果假设扰动项为iid，则看CDW检验统计量；如果不假设扰动项为iid，则看KP W rk F统计量。通常建议加上r选项来获取KP W rk F统计量。 Kleibergen-Paap Wald rk F统计量 𐟔 Kleibergen-Paap Wald rk F统计量（KP W rk F统计量）由Stock and Yogo给出其临界值，Stata在回归时会给出临界值。注意与不可识别检验的统计量的区别。对于CDW统计量和KP W rk F统计量，需要从估计偏误和检验水平扭曲两个方面进行判断是否存在弱IV问题。一般情况下，这四个值都需要查看，因为它们通常是同向变化的。

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