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,...
IV2SLS方法的步骤如下: 确定内生性问题:首先需要确定模型中是否存在内生性问题,即解释变量与误差项之间的相关性。 选择工具变量:选择与解释变量相关但与误差项不相关的变量作为工具变量。 第一阶段回归:使用工具变量回归解释变量,得到预测值。 第二阶段回归:将第一阶段得到的预测值作为解释变量,回归因变量,得到最终...
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...
(1)命令1:ivregress 2sls y x2…xn (x1=z1…zn), r first (说明:r表示使用稳健标准误,first表示显示第一阶段回归结果)(2)命令2:estat overid(说明:过度识别检验命令)(3)命令3:ivreg2 y x2…xn (x1=z1…zn), r orthog(XX)(说明:XXX填入要检验外生性的工具变量) 2、参考值 (1)C统计量:H0=...
2SLS的假设 假设工具变量与内生解释变量相关，但与误差项无关。同时，误差项需要满足无关性假定和同方差假定。2SLS的优点 它可以有效地处理内生性问题，提高估计的准确性和一致性。此外，2SLS方法相对简单，易于理解和实现。02 工具变量IV（2SLS）的理论基础 工具变量的定义和性质 01工具变量是用于估计一个或多个...
首先，理解IV-2sls的设定：被解释变量y，内生解释变量x1和外生解释变量x2至xn，初步选择z1至zn作为工具变量。其核心在于找到既满足外生性又有效性的工具变量。1. 工具变量检验：工具变量需通过过度识别检验，确保其外生性。例如，对z1~zn进行过度识别检验，发现z2和z5可能内生，需逐一剔除。Hansen...
本文集中于讲解面板IV-2SLS分析的Stata命令使用方法，以及如何呈现分析结果。首先，让我们审视示例1中的代码，原文命令如下：stata xtivreg y x1 (x2 = z1), fe 我们对上述命令进行了优化，调整后的命令更清晰、易读：stata xtivreg y x1 (x2 = z1), fe 在执行上述命令后，我们得到输出结果。
(2)第二阶段回归:用被解释变量对第一阶段回归的拟合值和控制变量进行回归。 如果要使用2SLS方法,我们只需在ivregress后面加上2sls即可,然后将内生解释变量lnjinshipop和工具变量bprvdist放在一个小括号中,用=号连接。选项first表示报告第一阶段回归结果,选项cluster()表示使用聚类稳健的标准误。
遇到遗漏变量等内生性问题,可以尝试用工具变量来获得一致的估计量。工具变量需要满足两个条件:排除性约束、强相关性。加入工具变量后,用两阶段最小二乘法 2SLS 做回归,可以获得工具变量IV估计量。将这一估计量与普通最小二乘法直接获得的OLS估计量进行对比:如果二者没有显著差异,则认为OLS估计量与IV估计量都是...
本文着眼于面板IV-2SLS的运行语法和输出语法。 示例1:xtivreg 文献来源 Li, S. (2022). Natural extreme events, government subsidies and corporate environment responsibility: Evidence from China's energy sector Appendix A. Supplementary data【数据+Stata】 ...