Notice: On April 23, 2014, Statalist moved from an email list to a forum, based at statalist.org.
[Date Prev][Date Next][Thread Prev][Thread Next][Date Index][Thread Index]
RE: st: RE: First-stage F from -xtivreg- versus AP F
From
David Torres <[email protected]>
To
"[email protected]" <[email protected]>
Subject
RE: st: RE: First-stage F from -xtivreg- versus AP F
Date
Tue, 21 Jan 2014 13:10:25 -0500
Mark,
I can see that I'm going to have to buy the Angrist-Pischke book. Thanks.
I include an exactly identified model below that includes four endogenous regressors. I suspect that in a write-up, I'll want to include my first stage Fs for each endogenous regressor while also including the Cragg-Donald statistic. As this is the first reference to it that I've seen, might you clarify the case in which the Cragg-Donald statistic is sufficient to reject the null? The output says the Stock-Yogo critical values are not available, but I'm wondering as well the relation between the two and how to interpret the CD. (By the way, I remain perplexed about the large Fs.)
. xtivreg srsc outzone female black hispan othrace year y0 y1 y2 y3 y4 yearsq yy0 yy1 yy2 yy3 yy4 ///
> atrisk engathome freered poverty (diffsch d2 d3 d4=diffdist di2 di3 di4), re
G2SLS random-effects IV regression Number of obs = 27830
Group variable: short_id Number of groups = 6168
R-sq: within = 0.8728 Obs per group: min = 3
between = 0.4678 avg = 4.5
overall = 0.7361 max = 5
Wald chi2(25) = 135102.67
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob> chi2 = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
srsc | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
diffsch | 31.94599 7.217926 4.43 0.000 17.79912 46.09287
d2 | 17.63811 15.95818 1.11 0.269 -13.63935 48.91558
d3 | -22.2129 12.33757 -1.80 0.072 -46.3941 1.968296
d4 | -29.11493 24.7931 -1.17 0.240 -77.70852 19.47867
outzone | 5.788863 1.596953 3.62 0.000 2.658894 8.918833
female | 8.419163 .9332874 9.02 0.000 6.589953 10.24837
black | -11.40192 3.919274 -2.91 0.004 -19.08355 -3.720284
hispan | -15.6461 3.308037 -4.73 0.000 -22.12974 -9.162471
othrace | 27.975 6.73604 4.15 0.000 14.7726 41.17739
year | 81.60017 1.320498 61.80 0.000 79.01204 84.1883
y0 | -3.328264 1.255351 -2.65 0.008 -5.788708 -.8678208
y1 | 1.839296 .8373975 2.20 0.028 .1980269 3.480565
y2 | -10.92009 1.431979 -7.63 0.000 -13.72671 -8.113458
y3 | -3.19465 1.397614 -2.29 0.022 -5.933923 -.4553772
y4 | -6.070106 2.259979 -2.69 0.007 -10.49958 -1.640628
yearsq | -9.187692 .3247339 -28.29 0.000 -9.824158 -8.551225
yy0 | .8440743 .3109039 2.71 0.007 .2347139 1.453435
yy1 | -.541832 .2062139 -2.63 0.009 -.9460038 -.1376603
yy2 | 1.044916 .351465 2.97 0.003 .3560577 1.733775
yy3 | .3353879 .3437901 0.98 0.329 -.3384283 1.009204
yy4 | .3355925 .5566785 0.60 0.547 -.7554773 1.426662
atrisk | -21.931 .5058053 -43.36 0.000 -22.92236 -20.93963
engathome | -7.31287 1.106605 -6.61 0.000 -9.481776 -5.143963
freered | -5.826912 1.012299 -5.76 0.000 -7.810982 -3.842843
poverty | -8.596267 1.360919 -6.32 0.000 -11.26362 -5.928915
_cons | 499.3376 2.940269 169.83 0.000 493.5747 505.1004
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | 23.190763
sigma_e | 28.303406
rho | .40168332 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
Instrumented: diffsch d2 d3 d4
Instruments: outzone female black hispan othrace year y0 y1 y2 y3 y4 yearsq
yy0 yy1 yy2 yy3 yy4 atrisk engathome freered poverty diffdist
di2 di3 di4
------------------------------------------------------------------------------
. xtoverid, nois
Just an excerpt:
Summary results for first-stage regressions
-------------------------------------------
(Underid) (Weak id)
Variable | F( 4, 27804) P-val | AP Chi-sq( 1) P-val | AP F( 1, 27804)
__00000I | 151.57 0.0000 | 330.69 0.0000 | 330.38
__00000K | 52.07 0.0000 | 167.42 0.0000 | 167.26
__00000M | 101.02 0.0000 | 274.94 0.0000 | 274.69
__00000O | 124.74 0.0000 | 462.91 0.0000 | 462.48
Stock-Yogo weak ID test critical values for single endogenous regressor:
5% maximal IV relative bias 16.85
10% maximal IV size 16.38
15% maximal IV size 8.96
20% maximal IV size 6.66
25% maximal IV size 5.53
Source: Stock-Yogo (2005). Reproduced by permission.
Underidentification test
Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified)
Ha: matrix has rank=K1 (identified)
Anderson canon. corr. LM statistic Chi-sq(1)=203.80 P-val=0.0000
Weak identification test
Ho: equation is weakly identified
Cragg-Donald Wald F statistic 51.28
Stock-Yogo weak ID test critical values for K1=4 and L1=4:
<not available>
Weak-instrument-robust inference
Tests of joint significance of endogenous regressors B1 in main equation
Ho: B1=0 and orthogonality conditions are valid
Anderson-Rubin Wald test F(4,27804)= 8.39 P-val=0.0000
Anderson-Rubin Wald test Chi-sq(4)= 33.58 P-val=0.0000
Stock-Wright LM S statistic Chi-sq(4)= 33.54 P-val=0.0000
Number of observations N = 27830
Number of regressors K = 26
Number of endogenous regressors K1 = 4
Number of instruments L = 26
Number of excluded instruments L1 = 4
IV (2SLS) estimation
--------------------
Estimates efficient for homoskedasticity only
Statistics consistent for homoskedasticity only
Number of obs = 27830
F( 26, 27804) = 1.1e+05
Prob> F = 0.0000
Total (centered) SS = 130038972.7 Centered R2 = 0.8285
Total (uncentered) SS = 2373973249 Uncentered R2 = 0.9906
Residual SS = 22302043.99 Root MSE = 28.31
------------------------------------------------------------------------------
__00000G | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
__00000I | 31.94599 7.214553 4.43 0.000 17.80573 46.08626
__00000K | 17.63811 15.95073 1.11 0.269 -13.62474 48.90097
__00000M | -22.2129 12.33181 -1.80 0.072 -46.3828 1.956998
__00000O | -29.11493 24.78152 -1.17 0.240 -77.68581 19.45596
__000013 | 5.788863 1.596206 3.63 0.000 2.660356 8.91737
__000016 | 8.419163 .9328514 9.03 0.000 6.590808 10.24752
__000019 | -11.40192 3.917443 -2.91 0.004 -19.07997 -3.723873
__00001C | -15.6461 3.306491 -4.73 0.000 -22.12671 -9.1655
__00001F | 27.975 6.732892 4.15 0.000 14.77877 41.17123
__00001I | 81.60017 1.319881 61.82 0.000 79.01325 84.18709
__00001L | -3.328264 1.254765 -2.65 0.008 -5.787558 -.8689704
__00001O | 1.839296 .8370062 2.20 0.028 .1987937 3.479798
__00001R | -10.92009 1.43131 -7.63 0.000 -13.7254 -8.114769
__00001U | -3.19465 1.396961 -2.29 0.022 -5.932643 -.4566571
__00001X | -6.070106 2.258923 -2.69 0.007 -10.49751 -1.642697
__000020 | -9.187692 .3245822 -28.31 0.000 -9.823861 -8.551522
__000023 | .8440743 .3107586 2.72 0.007 .2349986 1.45315
__000026 | -.541832 .2061175 -2.63 0.009 -.9458149 -.1378491
__000029 | 1.044916 .3513007 2.97 0.003 .3563796 1.733453
__00002C | .3353879 .3436295 0.98 0.329 -.3381135 1.008889
__00002F | .3355925 .5564184 0.60 0.546 -.7549675 1.426153
__00002I | -21.931 .505569 -43.38 0.000 -22.92189 -20.9401
__00002L | -7.31287 1.106088 -6.61 0.000 -9.480763 -5.144976
__00002O | -5.826912 1.011826 -5.76 0.000 -7.810055 -3.84377
__00002R | -8.596267 1.360283 -6.32 0.000 -11.26237 -5.930161
__00000E | 499.3376 2.938895 169.91 0.000 493.5774 505.0977
------------------------------------------------------------------------------
Underidentification test (Anderson canon. corr. LM statistic): 203.804
Chi-sq(1) P-val = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic): 51.279
Stock-Yogo weak ID test critical values: <not available>
------------------------------------------------------------------------------
Sargan statistic (overidentification test of all instruments): 0.000
(equation exactly identified)
------------------------------------------------------------------------------
Diego
----------------------------------------
> From: [email protected]
> To: [email protected]
> Subject: RE: st: RE: First-stage F from -xtivreg- versus AP F
> Date: Tue, 21 Jan 2014 16:20:38 +0000
>
> Diego,
>
>> -----Original Message-----
>> From: [email protected] [mailto:owner-
>> [email protected]] On Behalf Of David Torres
>> Sent: 21 January 2014 15:09
>> To: [email protected]
>> Subject: RE: st: RE: First-stage F from -xtivreg- versus AP F
>>
>> Okay, so in a more complex model that includes interactions between my
>> single endogenous regressor and race dummies, I treat the interactions are
>> additional endogenous regressors and create additional instruments of
>> interactions as well. In that case of multiple endogenous regressors, my
>> regular Fs are distinct from my AP Fs. For example, I have this abbreviated
>> output from -xtoverid, nois- in that model:
>>
>>
>> Summary results for first-stage regressions
>> -------------------------------------------
>>
>> (Underid) (Weak id)
>> Variable | F( 8, 27776) P-val | AP Chi-sq( 5) P-val | AP F( 5, 27776)
>> __00000I | 1518.93 0.0000 | 2206.80 0.0000 | 440.50
>> __00000K | 1151.70 0.0000 | 3198.87 0.0000 | 638.53
>> __00000M | 1088.61 0.0000 | 3021.67 0.0000 | 603.16
>> __00000O | 1549.97 0.0000 | 9365.74 0.0000 | 1869.51
>>
>>
>> I want the second column of Fs. The first F is for the endogenous regressor
>> alone. The three others are, in order, endogXblack, endogXhispanic, and
>> endogXotherrace.
>
> Actually, probably not. In the case of multiple endogenous regressors, the standard first-stage F stat for a single first-stage regression doesn't tell you about whether or not the equation is identified. For that you either need the Cragg-Donald statistic in the footer of the ivreg2 main equation output for a test of whether the entire equation is weakly identified or not, or the Angrist-Pischke F stat or the recent extension by Sanderson-Windmeijer (link here: http://www.cemmap.ac.uk/wps/cwp581313.pdf) for a test of whether a coefficient in particular is weakly identified.
>
> The explanation of why the standard first-stage stat is insufficient is in the Angrist-Pischke book, and briefly also in the -ivreg2- help file and in the associated Baum-Schaffer-Stillman 2007 Stata Journal paper (in the help file references section).
>
>>
>> In the case of a single endogenous regressor, F and AP-F are the same. In
>> the case of multiple endogenous regressors, no so.
>>
>> One final thing. I, too, wondered about the large F. Is that normal? I've
>> never seen an F that large in the literature. Perhaps my instruments are just
>> super duper strong. ??
>
> That worried me too. My guess is that you have a huge outlier lurking somewhere. Maybe someone else has some ideas on this.
>
> HTH,
> Mark
>
>>
>> Thanks again,
>> Diego
>>
>> ----------------------------------------
>>> From: [email protected]
>>> To: [email protected]
>>> Subject: st: RE: First-stage F from -xtivreg- versus AP F
>>> Date: Tue, 21 Jan 2014 14:54:51 +0000
>>>
>>> Diego,
>>>
>>> In your case you have a single endogenous regressor, which means the
>> standard diagnostic first-stage F and the Angrist-Pischke first-stage F are the
>> same number.
>>>
>>> So if you wade through the output of -xtoverid,noi-, you'll find this under
>> the first-stage estimation:
>>>
>>>> F test of excluded instruments:
>>>> F( 2, 27825) = 3528.57
>>>> Prob> F = 0.0000
>>>> Angrist-Pischke multivariate F test of excluded instruments:
>>>> F( 2, 27825) = 3528.57
>>>> Prob> F = 0.0000
>>>
>>> And then in the main regression output of -xtoverid,noi-, where the -
>> xtivreg- results are replicated, you'll find this:
>>>
>>>> Weak identification test
>>>> Ho: equation is weakly identified
>>>> Cragg-Donald Wald F statistic 3528.57
>>>
>>> and this:
>>>
>>>> Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic): 3528.573
>>>
>>> So your first-stage F stat is 3528.57. Looks a bit large to me, but that's the
>> number you are looking for.
>>>
>>> HTH,
>>> Mark
>>>
>>>> -----Original Message-----
>>>> From: [email protected] [mailto:owner-
>>>> [email protected]] On Behalf Of David Torres
>>>> Sent: 21 January 2014 14:29
>>>> To: [email protected]
>>>> Subject: st: First-stage F from -xtivreg- versus AP F
>>>>
>>>> Statalisters,
>>>>
>>>> I'm using -xtivreg- to estimate a 2SLS random effects model in Stata 13.0.
>> áI'm
>>>> needing help getting the first stage F statistic in addition to the Angrist-
>>>> Pischke F I can get from the postestimation command -xtoverid- (more on
>>>> this below).
>>>>
>>>> . which xtivreg
>>>> /Applications/Stata/ado/base/x/xtivreg.ado
>>>> *! version 1.6.2 á14apr2011
>>>>
>>>> . which xtoverid
>>>> /Users/diego/Library/Application Support/Stata/ado/plus/x/xtoverid.ado
>>>> *! xtoverid version 2.1.6 á 2Nov2011
>>>> *! Authors Mark Schaffer and Steve Stillman
>>>> *! Derived from overidxt and overid
>>>>
>>>>
>>>> Here is the most basic conditional model in which I am regressing vertically
>>>> scaled reading scores on year and year-squared. áThe endogenous
>> regressor,
>>>> diffsch, denotes whether a student attended an out-of-zone magnet
>> school.
>>>> It is instrumented with the log difference in distance between the zoned
>>>> school and the nearest magnet school and the log distance to the enrolled
>>>> school:
>>>>
>>>> . xtivreg srsc year yearsq (diffsch=diffdist dist_enrld), re first
>>>>
>>>>
>>>> First-stage G2SLS regression
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á áNumber of obs á á= á á á27830
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á áWald chi(4) á á á= á á á 7182
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á áProb> chi2 á á á= á á 0.0000
>>>> ------------------------------------------------------------------------------
>>>> á á ádiffsch | á á áCoef. á Std. Err. á á áz á áP>|z| á á [95% Conf. Interval]
>>>> -------------+----------------------------------------------------------------
>>>> á á á á year | á .0010897 á .0023365 á á 0.47 á 0.641 á á-.0034898 á
>> á.0056692
>>>> á á á yearsq | á .0009441 á .0005764 á á 1.64 á 0.101 á á-.0001858 á
>> á.0020739
>>>> á á diffdist | á á.004433 á á.001686 á á 2.63 á 0.009 á á .0011284 á á.0077376
>>>> á dist_enrld | á á.162999 á .0019443 á á83.84 á 0.000 á á .1591883 á
>> á.1668097
>>>> á á á á_cons | á .1364031 á .0035329 á á38.61 á 0.000 á á .1294787 á
>> á.1433274
>>>> ------------------------------------------------------------------------------
>>>>
>>>> G2SLS random-effects IV regression á á á á á á áNumber of obs á á á= á á
>> 27830
>>>> Group variable: short_id á á á á á á á á á á á áNumber of groups á = á á
>> á6168
>>>>
>>>> R-sq: áwithin á= 0.8770 á á á á á á á á á á á á Obs per group: min = á á á á 3
>>>> á á á ábetween = 0.2215 á á á á á á á á á á á á á á á á á á á áavg = á á á 4.5
>>>> á á á áoverall = 0.6533 á á á á á á á á á á á á á á á á á á á ámax = á á á á 5
>>>>
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á Wald chi2(3) á á á = 154192.94
>>>> corr(u_i, X) á á á = 0 (assumed) á á á á á á á áProb> chi2 á á á á= á á0.0000
>>>>
>>>> ------------------------------------------------------------------------------
>>>> á á á á srsc | á á áCoef. á Std. Err. á á áz á áP>|z| á á [95% Conf. Interval]
>>>> -------------+----------------------------------------------------------------
>>>> á á ádiffsch | á 9.999284 á 1.941415 á á 5.15 á 0.000 á á á6.19418 á
>> á13.80439
>>>> á á á á year | á 74.19692 á .3811099 á 194.69 á 0.000 á á 73.44996 á
>> á74.94389
>>>> á á á yearsq | á-7.926549 á .0940278 á -84.30 á 0.000 á á -8.11084 á -
>> 7.742258
>>>> á á á á_cons | á 475.1334 á .6555358 á 724.80 á 0.000 á á 473.8486 á
>> á476.4182
>>>> -------------+----------------------------------------------------------------
>>>> á á ásigma_u | á37.264026
>>>> á á ásigma_e | á25.567877
>>>> á á á á árho | á.67991546 á (fraction of variance due to u_i)
>>>> ------------------------------------------------------------------------------
>>>> Instrumented: á diffsch
>>>> Instruments: á áyear yearsq diffdist dist_enrld
>>>> ------------------------------------------------------------------------------
>>>>
>>>>
>>>> Now I would like to get the first stage F-statistic, but the first option above
>>>> does not appear to give it. áIf I use the postestimation command -
>> xtoverid-
>>>> with the noisily option, as shown below, I do get the Angrist-Pischke F,
>> but in
>>>> my write-up I'd like to show the regular F-stat to test joint significance of
>> the
>>>> instruments.
>>>>
>>>> . áxtoverid, nois
>>>>
>>>> First-stage regressions
>>>> -----------------------
>>>>
>>>> First-stage regression of __00000I:
>>>>
>>>> OLS estimation
>>>> --------------
>>>>
>>>> Estimates efficient for homoskedasticity only
>>>> Statistics consistent for homoskedasticity only
>>>>
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á Number of obs = á á27830
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á F( á5, 27825) = á2097.56
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á Prob> F á á á= á 0.0000
>>>> Total (centered) SS á á = á875.5555503 á á á á á á á áCentered R2 á = á
>> 0.2037
>>>> Total (uncentered) SS á = á960.0415225 á á á á á á á áUncentered R2 = á
>> 0.2737
>>>> Residual SS á á á á á á = á697.2383726 á á á á á á á áRoot MSE á á á= á
>> á.1583
>>>>
>>>> ------------------------------------------------------------------------------
>>>> á á __00000I | á á áCoef. á Std. Err. á á át á áP>|t| á á [95% Conf. Interval]
>>>> -------------+----------------------------------------------------------------
>>>> á á __00000R | á .0010897 á .0023365 á á 0.47 á 0.641 á á á-.00349 á
>> á.0056694
>>>> á á __00000U | á .0009441 á .0005764 á á 1.64 á 0.101 á á-.0001858 á
>> á.0020739
>>>> á á __00000E | á .1364031 á .0035329 á á38.61 á 0.000 á á .1294784 á
>> á.1433277
>>>> á á __00000L | á á.004433 á á.001686 á á 2.63 á 0.009 á á .0011283 á
>> á.0077377
>>>> á á __00000O | á á.162999 á .0019443 á á83.84 á 0.000 á á .1591881 á
>> á.1668098
>>>> ------------------------------------------------------------------------------
>>>> Included instruments: __00000R __00000U __00000E __00000L __00000O
>>>> ------------------------------------------------------------------------------
>>>> F test of excluded instruments:
>>>> á F( á2, 27825) = á3528.57
>>>> á Prob> F á á á= á 0.0000
>>>> Angrist-Pischke multivariate F test of excluded instruments:
>>>> á F( á2, 27825) = á3528.57
>>>> á Prob> F á á á= á 0.0000
>>>>
>>>>
>>>>
>>>> Summary results for first-stage regressions
>>>> -------------------------------------------
>>>>
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á(Underid) á á á á á á(Weak id)
>>>> Variable á á | F( á2, 27825) áP-val | AP Chi-sq( á2) P-val | AP F( á2, 27825)
>>>> __00000I á á | á á3528.57 á á0.0000 | á á 7058.41 á 0.0000 | á á 3528.57
>>>>
>>>> Stock-Yogo weak ID test critical values for single endogenous regressor:
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á10% maximal IV size á á á á á á 19.93
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á15% maximal IV size á á á á á á 11.59
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á20% maximal IV size á á á á á á á8.75
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á25% maximal IV size á á á á á á á7.25
>>>> Source: Stock-Yogo (2005). áReproduced by permission.
>>>>
>>>> Underidentification test
>>>> Ho: matrix of reduced form coefficients has rank=K1-1 (underidentified)
>>>> Ha: matrix has rank=K1 (identified)
>>>> Anderson canon. corr. LM statistic á á á Chi-sq(2)=5630.40 áP-val=0.0000
>>>>
>>>> Weak identification test
>>>> Ho: equation is weakly identified
>>>> Cragg-Donald Wald F statistic á á á á á á á á á á á á á á á á á á3528.57
>>>>
>>>> Stock-Yogo weak ID test critical values for K1=1 and L1=2:
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á10% maximal IV size á á á á á á 19.93
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á15% maximal IV size á á á á á á 11.59
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á20% maximal IV size á á á á á á á8.75
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á25% maximal IV size á á á á á á á7.25
>>>> Source: Stock-Yogo (2005). áReproduced by permission.
>>>>
>>>> Weak-instrument-robust inference
>>>> Tests of joint significance of endogenous regressors B1 in main equation
>>>> Ho: B1=0 and orthogonality conditions are valid
>>>> Anderson-Rubin Wald test á á á á á F(2,27825)= á á13.53 á á P-val=0.0000
>>>> Anderson-Rubin Wald test á á á á á Chi-sq(2)= á á 27.06 á á P-val=0.0000
>>>> Stock-Wright LM S statistic á á á áChi-sq(2)= á á 27.03 á á P-val=0.0000
>>>>
>>>> Number of observations á á á á á á á N á= á á á27830
>>>> Number of regressors á á á á á á á á K á= á á á á á4
>>>> Number of endogenous regressors á á áK1 = á á á á á1
>>>> Number of instruments á á á á á á á áL á= á á á á á5
>>>> Number of excluded instruments á á á L1 = á á á á á2
>>>>
>>>> IV (2SLS) estimation
>>>> --------------------
>>>>
>>>> Estimates efficient for homoskedasticity only
>>>> Statistics consistent for homoskedasticity only
>>>>
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á Number of obs = á á27830
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á F( á4, 27826) = á3.6e+05
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á Prob> F á á á= á 0.0000
>>>> Total (centered) SS á á = á122387579.2 á á á á á á á áCentered R2 á = á
>> 0.8485
>>>> Total (uncentered) SS á = á976762125.4 á á á á á á á áUncentered R2 = á
>> 0.9810
>>>> Residual SS á á á á á á = á18546537.84 á á á á á á á áRoot MSE á á á= á
>> á25.82
>>>>
>>>> ------------------------------------------------------------------------------
>>>> á á __00000G | á á áCoef. á Std. Err. á á áz á áP>|z| á á [95% Conf. Interval]
>>>> -------------+----------------------------------------------------------------
>>>> á á __00000I | á 9.999284 á 1.941276 á á 5.15 á 0.000 á á 6.194454 á
>> á13.80412
>>>> á á __00000R | á 74.19692 á .3810826 á 194.70 á 0.000 á á 73.45002 á
>> á74.94383
>>>> á á __00000U | á-7.926549 á á.094021 á -84.31 á 0.000 á á-8.110827 á -
>> 7.742271
>>>> á á __00000E | á 475.1334 á .6554887 á 724.85 á 0.000 á á 473.8487 á
>> á476.4181
>>>> ------------------------------------------------------------------------------
>>>> Underidentification test (Anderson canon. corr. LM statistic): á á á
>> á5630.398
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á áChi-sq(2) P-val = á á0.0000
>>>> ------------------------------------------------------------------------------
>>>> Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic): á á á á á á
>> 3528.573
>>>> Stock-Yogo weak ID test critical values: 10% maximal IV size á á á á á á
>> 19.93
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á15% maximal IV size á á á á á á 11.59
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á20% maximal IV size á á á á á á á8.75
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á25% maximal IV size á á á á á á á7.25
>>>> Source: Stock-Yogo (2005). áReproduced by permission.
>>>> ------------------------------------------------------------------------------
>>>> Sargan statistic (overidentification test of all instruments): á á á á á 0.577
>>>> á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á áChi-sq(1) P-val = á á0.4474
>>>> ------------------------------------------------------------------------------
>>>> Instrumented: á á á á __00000I
>>>> Included instruments: __00000R __00000U __00000E
>>>> Excluded instruments: __00000L __00000O
>>>> ------------------------------------------------------------------------------
>>>>
>>>> Test of overidentifying restrictions:
>>>> Cross-section time-series model: xtivreg g2sls
>>>> Sargan-Hansen statistic á 0.577 áChi-sq(1) á áP-value = 0.4474
>>>>
>>>>
>>>> Can anyone tell me how to get what I want, the regular first stage F-stat,
>>>> from all this? áI'd very much appreciate your help.
>>>>
>>>> Thanks for your consideration, folks,
>>>> Diego Torres
>>>> *
>>>> * For searches and help try:
>>>> * http://www.stata.com/help.cgi?search
>>>> * http://www.stata.com/support/faqs/resources/statalist-faq/
>>>> * http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/
>>>
>>>
>>> -----
>>> Sunday Times Scottish University of the Year 2011-2013
>>> Top in the UK for student experience
>>> Fourth university in the UK and top in Scotland (National Student Survey
>> 2012)
>>>
>>> We invite research leaders and ambitious early career researchers to
>>> join us in leading and driving research in key inter-disciplinary themes.
>>> Please see www.hw.ac.uk/researchleaders for further information and
>> how
>>> to apply.
>>>
>>> Heriot-Watt University is a Scottish charity
>>> registered under charity number SC000278.
>>>
>>>
>>> *
>>> * For searches and help try:
>>> * http://www.stata.com/help.cgi?search
>>> * http://www.stata.com/support/faqs/resources/statalist-faq/
>>> * http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/
>>
>> *
>> * For searches and help try:
>> * http://www.stata.com/help.cgi?search
>> * http://www.stata.com/support/faqs/resources/statalist-faq/
>> * http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/
>
>
> -----
> Sunday Times Scottish University of the Year 2011-2013
> Top in the UK for student experience
> Fourth university in the UK and top in Scotland (National Student Survey 2012)
>
> We invite research leaders and ambitious early career researchers to
> join us in leading and driving research in key inter-disciplinary themes.
> Please see www.hw.ac.uk/researchleaders for further information and how
> to apply.
>
> Heriot-Watt University is a Scottish charity
> registered under charity number SC000278.
>
>
> *
> * For searches and help try:
> * http://www.stata.com/help.cgi?search
> * http://www.stata.com/support/faqs/resources/statalist-faq/
> * http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/
*
* For searches and help try:
* http://www.stata.com/help.cgi?search
* http://www.stata.com/support/faqs/resources/statalist-faq/
* http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/