1、动态门槛回归和静态门槛回归、普通门槛回归(命令包+模型讲义) 2、动态面板回归模型(系统GMM、差分GMM)数据、案例和代码 3、断点回归模型(RDD)的数据、案例和代码 4、工具变量及内生性检验(2SLS),包括工具变量与两阶段最小二乘法的数据、案例和代码 5、数据包络法(DEA),包括计算DEA的DEAP2.1和DEAslover、Front...
工具变量法(IV)是为了解决一个违反经典假设问题而设计的,假设条件是:解释变量与随机扰动项不相关。如果出现了违反该假设的问题,就需要找一个和解释变量高度相关的、同时和随机扰动项不相关的变量。 要注意的问题是,工具变量的设定除了上述两个条件以外,工具变量的个数至少要大于或者等于解释变量的个数,常数项是默认...
A、在Stata中做完2SLS回归以后,可以使用以下命令检验弱工具变量: estat firststage 此命令将根据第一阶段回归计算一些统计量,包括F统计量,从而检验工具变量的整体显著性。 B、考虑到稳健标准误的2SLS的Stata命令格式为: ivregress 2sls y x1 x2 (x3 = z1 z2), robust first C、在Stata中做完2SLS估计后,可...
1、动态门槛回归和静态门槛回归、普通门槛回归(命令包+模型讲义) 2、动态面板回归模型(系统GMM、差分GMM)数据、案例和代码 3、断点回归模型(RDD)的数据、案例和代码 4、工具变量及内生性检验(2SLS),包括工具变量与两阶段最小二乘法的数据、案例和代码 ...
主要内容包括: 1、动态门槛回归和静态门槛回归、普通门槛回归(命令包+模型讲义) 2、动态面板回归模型(系统GMM、差分GMM)数据、案例和代码 3、断点回归模型(RDD)的数据、案例和代码 4、工具变量及内生性检验(2SLS),包括工具变量与两阶段最小二乘法的数据、案例和代码 ...
3、断点回归模型（RDD）的数据、案例和代码 4、工具变量及内生性检验（2SLS）,包括工具变量与两阶段最...
主要内容包括: 1、动态门槛回归和静态门槛回归、普通门槛回归(命令包+模型讲义) 2、动态面板回归模型(系统GMM、差分GMM)数据、案例和代码 3、断点回归模型(RDD)的数据、案例和代码 4、工具变量及内生性检验(2SLS),包括工具变量与两阶段最小二乘法的数据、案例和代码 ...
主要内容包括: 1、动态门槛回归和静态门槛回归、普通门槛回归(命令包+模型讲义) 2、动态面板回归模型(系统GMM、差分GMM)数据、案例和代码 3、断点回归模型(RDD)的数据、案例和代码 4、工具变量及内生性检验(2SLS),包括工具变量与两阶段最小二乘法的数据、案例和代码 ...
1、动态门槛回归和静态门槛回归、普通门槛回归(命令包+模型讲义) 2、动态面板回归模型(系统GMM、差分GMM)数据、案例和代码 3、断点回归模型(RDD)的数据、案例和代码 4、工具变量及内生性检验(2SLS),包括工具变量与两阶段最小二乘法的数据、案例和代码 ...