弱工具变量检验结果需具体问题具体分析。
1、工具变量与内生变量有着相关(如果相关性很低则称为弱工具变量),但是工具变量与被解释变量基本没有相关关系。工具变量法结果解读(IV)里弱IV检验,弱IV是指IV与内生解释变量的相关性不强,微弱相关,弱IV会导致用IV估计的结果与用OLS,FE估计的结果相差很大,甚至符号完全相反。如果有较多工具变量,可舍弃弱工具变量,因为多余的弱工具变量反而会降低第一阶段回归的F统计量。弱IV的判断有以下四个标准:偏R2,也就是Shea’spartialR2,不过xtivreg2不汇报这个统计量,得用命令estatfirststage,allforcenonrobust,汇报第一阶段的结果。
2、最小特征统计量,minimumeigenvaluestatistic,这是StockandYogo(2005)提出来的,stata会在ivreg2中给出临界值。StaigerandStock(1997)建议只要该值大于10就认为不存在弱IV。这个值用于iid的情况。
3、Cragg-DonaldWaldF统计量,由CraggandDonald(1993)提出,StockandYogo(2005)给出其临界值,Stata在回归时会给出临界值。CDW检验一般过15%,10%的临界值就可以,过了5%的临界值更好。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Stock-YogoweakIDtestcriticalvalues的15%相当于5%,也就是说要求CDW统计量大于15%的临界值就行。如果IV数量小于3则不会给出Stock-YogoweakIDtestcriticalvalues:5%/10%/15%/20%maximalIVrelativebias。如果假设扰动项为iid,则看CDW检验统计量。如果不对扰动项作iid的假设,则看KPWrkF统计量。所以加r选项时才有KPWrkF统计量,不加则没有。不管加不加r选项,CDW统计量总有。通常建议加上r选项。
4、Kleibergen-PaapWaldrkF统计量,StockandYogo(2005)给出其临界值,
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