IV法是解决内生性问题的常见方法。 2SLS思路如下:y=α+βx1+γx2+u,其中x1是严格外生的,x2是内生的,则至少需要1个工具变量,z1为工具变量。第一阶段回归:内生变量和工具变量x2=a+bz1+cx1+e第二阶段回归:内生变量的预测值和被解释变量y=α+βx1+γx2+v 2SLS背后逻辑:将内生解释变量分为两部分,...
hausman 命令用于比较 OLS 和 IV 的估计结果。如果显著不同，则表明存在内生性问题。* 运行 OLS 回归...
完成后,用HAUSMAN检验,这个检验的原假说是IV回归与原回归(不用IV的回归)的变量的系数并没有显著的不同。看一下P值,如果P小于比如说0.1,或者0.05,那么,说明IV回归与原来的回归显著不同,原来的方程的确有内生性问题导致的估计偏误。反之,如果P很高,超过0.1,或0.05,那说明IV回归与原来的回归没有显著不同,无法拒...
2.弱IV检验,弱IV是指IV与内生解释变量的相关性不强,微弱相关,**弱IV会导致用IV估计的结果与用OLS,FE估计的结果相差很大,甚至符号完全相反。** 如果有较多工具变量,可舍弃弱工具变量,因为 **多余的弱工具变量反而会降低第一阶段回归的F统计量**。 弱IV的判断有以下四个标准:(1)偏R2,也就是**Shea's par...
在使用outreg2命令导出回归结果时，我们一般会遵循以下步骤：然而，在处理工具变量模型（IV）时，情况略有不同。IV模型通常一次完成两个模型的回归：第一阶段和第二阶段。在保存模型时，需要使用以下命令：以下是一个具体的案例代码，供您参考：导出的结果如下：REF：ivregess2 的帮助文件 ===全文结束...
具体来说,IV-2SLS方法分为两个步骤: 第一步是利用外生变量作为工具变量来估计内生变量的值。工具变量是一种与内生变量相关但不与误差项相关的变量,可以被用来代替内生变量。这一步骤可以通过回归分析来实现。 第二步是利用第一步得到的估计值来重新进行OLS回归分析。这一步骤可以得到无偏的OLS估计结果。 需要注...
假设回归模型 y= α+βx1+γx2+u,其中x1是外生的,x2是内生的,有两个工具变量z1和z2。 stata命令如下: #注意:ivreg2是普通2sls回归;xtivreg2是面板数据回归 ivregress 2sls depvar [varlist1] (varlist2 = varlist_iv) *depvar 被解释变量 ...
在前面的最小二乘法讲解中 (回归分析中的问题和修正的探讨(下篇),最小二乘法的6个假设 (中篇)), 有遇到广义最小二乘法GLS 、2阶段最小二乘法2SLS、和工具变量IV。这里探讨一下, 这三个方法在某些情况下的等价性。 引言 数学背景好的GLS
IV-2sls代码 作为OLS回归不符合假定的问题,还包括解释变量与随机扰动项不相关。如果出现了违反该假设(即解释变量和随机扰动项相关了)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,作为工具变量进行回归。 传统来讲,工具变量有两个要求:与内生变量高度相关、与误差项不相关,这两个要求...
这个IV步骤是Theil方法中2SLS的第二个阶段。 作为一种替代方法,我们可以通过对XˆX^进行OLS回归来获得完全相同的β的估计值b2SLS,产生b2SLS=(Xˆ⊤Xˆ)Xˆ⊤y。这就是巴斯曼的方法,也是 "2SLS "这个名字的由来。 无论我们把第二阶段看成是IV估计还是OLS回归,我们都可以把这两个阶段合并成一个...