互助问答第20期：PSM检验问题、弱工具变量问题
问题1：在做完PSM后，用pstest来检验匹配结果是否较好地平衡了数据，但是出现r(2000)错误。请教各位老师这个问题该如何解决？
所用Stata命令如下：
psmatch2 POSTAH size lev ROE loss MB1 SALESGROWTH SOE CAPE first PC ind1, outcome(disp1) n(1) ate ties logit common noreplacement
pstest, both graph
Stata命令运行结果如下：
答案1：
r(2000)一般是指no observation r(2000)。出现该错误原因主要是pstest后面没有加进行平衡性检验的变量。正确的命令为：
pstest size lev ROE loss MB1 SALESGROWTH SOE CAPE first PC ind1, both graph
问题2：（1）很多资料提到“检验弱工具变量的一个经验规则是，如果在第一阶段回归中，F统计量大于10，则可不必担心弱工具变量问题。”如果2SLS第一阶段回归的F值大于10，但是弱工具变量检验不通过，是否仍需考虑弱工具变量的问题？
（2）有论文提到，使用LIML（信息极大似然估计方法）回归可以解决弱工具变量问题，但我用LIML回归的结果与2SLS结果基本一致，是否在大样本条件下LIML不能解决弱工具变量问题呢？或者是说在大样本条件下，LIML已经不能避免弱工具变量问题引起的偏差？
（3）采用该工具变量回归后，内生变量回归系数增加了100倍，是由于弱工具变量的问题吗？
（4）除了换其他工具变量，老师有其他解决弱工具变量问题的方法或建议吗？
答案2：
（1）当有多个内生变量的情况下，存在多个第一阶段回归，会有多个F统计量。此时，要用最小特征值统计量进行检验。对只有一个内生解释变量的情况，为了更加严谨，即便是2SLS第一阶段回归的F值大于10，但是弱工具变量检验不通过，就仍需考虑弱工具变量的问题。
（2）这个理解是对的。在大样本下，LIML与2SLS是渐近等价的。当存在弱工具变量时，LIML的小样本表现要优于2SLS。
（3）内生变量回归系数增加了100倍，说明这个工具变量不靠谱。
（4）寻找更强的工具变量可能是最好的选择。
学术指导：张晓峒老师
本期解答人：任婉婉老师 曹晖老师
编辑：统计小妹 鹏飞
统筹：芋头 易仰楠
技术：知我者
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