解釋變數內生性檢驗

兩步：

1。先對IV進行underidentification，weak IV，overidentification檢驗，都通過了，這個IV才能用

2。用通過了以上檢驗的IV做Hausman 檢驗/DWH檢驗。

是否應該使用IV得看核心

解釋變數

是否內生，需要用Durbin-Wu-Hausman檢驗（DWH檢驗），與Hausman檢驗不同的是，如果存在異方差，則傳統的Hausman 檢驗不再適用，需要用

Durbin-Wu-Hausman

檢驗，所以一般情況下用Durbin-Wu-Hausman檢驗。如果沒有內生性，則OLS比IV更有效，也就是說此時用IV也會得到一致的估計，但估計量的方差增大了。如果有內生新，則只有IV是一致的。Hausman 檢驗/Durbin-Wu-Hausman檢驗的H0：所有解釋變數均外生。原理是透過對比OLS和IV的結果是否存在顯著的差異來判斷，如果差別顯著，則解釋變數為內生，反之亦然。

Hausman 檢驗的前提是IV估計是一致的，也就是說選擇的IV得與擾動項正交，也就是不相關。如果不滿足這個條件，則Hausman 檢驗的結果不可信。這也是為什麼用不同的IV做Hausman 檢驗會得出不同的結論，用不同的IV發現核心解釋變數有時內生有時外生，與用什麼IV有關。

所以還得是有效的IV，有效的IV，需要透過underidentification，weak IV，overidentification三個檢驗。IV的三個檢驗又是個專門的問題，在一篇文章中已經寫到。

在有限樣本的情況下，DWH檢驗經常會出現負值，原因是模型設定有問題，Hausman 檢驗的基本假設無法滿足，如內生性，如果是做選擇FE還是RE的Hausman檢驗卡方為

負值

，說明模型設定有問題，有內生解釋變數，應該用FE。

連玉君

（2014）的文章說明了這個問題。

如果解釋變數X內生，調節變數Z外生，那麼調節項XZ不管是內生還是外生，都應當作

內生變數

。

有三種等價的方式獲取DWH統計量：

（1）分別用ivreg2和reg迴歸（不加r），儲存結果，用hausman iv_result reg_result ， constant sigmamore

（2）用ivreg2並且在orthog（varlist）設定要檢驗的迴歸，其中varlist為需要檢驗外生性的解釋變數。H0是該變數是外生的，如果p小於0。1，則拒絕H0，因此，C統計量的p值要大於0。1。

（3）用ivreg迴歸然後用ivendog，ivendog命令需要先安裝，這個命令對ivreg和ivreg2有用，對xtivreg2無用。

對於這三種方式的獲取，Baum的書186-189頁講到過這個問題。

連玉君，王聞達，

葉汝財

。Hausman檢驗統計量有效性的Monte Carlo模擬分析［J］。

數理統計與管理

，2014，33（05）：830-841。

Baum C。F。 2012。 用Stata學計量經濟學（中文版）