工具变量法是经济学家的神奇创造是一味解决内生性问题的良药但事实上想要找到一个合适的工具变量是相当困难的工具变量法不需要你有多么高超的计量分析技术它需要的是丰富的知识结构和突发奇想的艺术创造力 “众里寻他千百度”——工具变量法(IV)的Stata操作 展开全文 工具变量法是经济学家的神奇创造,是一味解决内...
工具变量法的难点在于找到一个合适的工具变量并说明其合理性,Stata操作其实相当简单,只需一行命令就可以搞定,我们通常使用的工具变量法的Stata命令主要就是ivregress命令和ivreg2命令。 ivregress命令 ivregress命令是Stata自带的命令,支持两阶段最小二乘(2SLS)、广义矩估计(GMM)和有限信息最大似然估计(LIML)三种工具...
3. 检验工具变量的有效性。使用estat endogenous来检验内生性假设是否成立;使用estat firststage来检验工具...
这是STATA7的使用手册上的一个例子说的。但在STATA8里,又说,出现负值这种情况时,If this is the case, the Hausman test is undefined. Unfortunately, this is not a rare event. Statasupports a generalized Hausman test that overcomes both of these problems. Seesuest for details.可以通过help suest了...
工具变量法的难点在于找到一个合适的工具变量并说明其合理性，Stata操作其实相当简单，只需一行命令就可以...
LIMI有相应的stata命令。 3、过度识别检验 恰好识别情况下,目前公认无法检验工具变量外生性。过度识别检验的前提是该模型至少是恰好识别的,即有效工具变量至少与内生解释变量一样多。在此大前提下,过度识别的原假设为:所有工具变量都是外生的。 关于过度识别检验结果的解读: ...
工具变量法在Stata中的应用实例提供了深入理解和解决回归分析中内生性问题的有效途径。本文以数据集"grilic.dta"为例，首先，通过观察智商（能力的代理变量）与受教育年限的正相关性（相关系数0.51），我们发现原始的线性回归（OLS）可能因遗漏变量（如能力）的影响而高估了教育投资的回报率，其结果显示为...
【弱工具变量检验】是用于诊断工具变量回归模型(IV模型)中工具变量质量和有效性的常用方法。它们有助于确保回归结果的有效性,特别是在估计因果效应时。一、弱工具变量检验(Weak Instruments Test) 弱工具变量…
先做IV,因为,它无论如何都是consistent的,但OLS只有在原假设成立,即OLS结果与IV结果相同,内生性问题没有时,才是consistent的。所以,应该先做IV。 在老版本的STATA里,如果不加特殊说明,STATA就会默认为先写的回归命令得到的是总是一致的估计结果,后写的得到的是备择假设下不一致的估计结果。现在HAUSMAN命令 ...
使用工具变量的前提是工具变量的有效性。为此,进行过度识别检验,考察是否所有的工具变量均外生,即与扰动项不相关: 结果强烈拒绝所有工具变量均外生的原假设。 考虑仅使用变量(med, kww)作为iq的工具变量,再次进行2SLS回归,同时显示第一阶段的回归结果: 上表显示,教育的回报率为6.08%,较为合理,再次进行过度识别...