在经济学实证分析中,内生性一直以来是备受关注的问题,而工具变量法和广义矩估计方法是解决反向因果关系、遗漏变量等内生性问题的两个比较好的工具。本文将介绍它们各自在stata中的代码应用。 IV方法 ivregress 2sls y x1 x2 (x3 x4=z1 z2 z3),vce(robust)*稳健标准误 ...
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...
在Stata输入以下命令,就可以进行对面板数据的GMM估计。 . ssc install ivreg2 (安装程序ivreg2 ) . ssc install ranktest (安装另外一个在运行ivreg2 时需要用到的辅助程序ranktest) . use "traffic.dta"(打开面板数据) . xtset panelvar timevar (设置面板变量及时间变量) . ivreg2 y x1 (x2=z1 z2),...
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)三种工具变量估计方法,我们最常使用的是两阶段最小二乘法(2SLS),因为2SLS最能体现工具变量的实质,并且在球形扰动项的情况下,2SLS是最有效率的工具变量法。 顾名思义,两阶段最小二乘法(2SLS)需要做...
在Stata输入以下命令,就可以进行对面板数据的GMM估计。 . ssc install ivreg2 (安装程序ivreg2 ) . ssc install ranktest (安装另外一个在运行ivreg2 时需要用到的辅助程序ranktest) . use 'traffic.dta'(打开面板数据) . xtset panelvar timevar (设置面板变量及时间变量) . ivreg2 y x1 (x2=z1 z2)...
Appendix B. Supplementary data【数据+Stata】 示例代码 cd"C:\Download\1-s2.0-S0140988324007382-mmc1\Simulation Code and Data"uEdu_EP,clearglzlnpgdplnindlndenlnenelnfinxtsetidyearivreg2lnept$z(lnedu=l.lnedul2.lnedu),gmm2sfirstrobust
以确保其强度足够。利用Stata进行IV-GMM（工具变量广义矩估计）分析时，遵循上述步骤，可以有效解决内生性问题。在进行分析时，确保理解并处理好工具变量的选择与评估，将有助于提高模型的解释力和预测准确性。通过实践和理解，您将能够熟练地在Stata中运用IV-GMM方法，为经济学实证研究提供有力的支持。
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)三种工具变量估计方法,我们最常使用的是两阶段最小二乘法(2SLS),因为2SLS最能体现工具变量的实质,并且在球形扰动项的情况下,2SLS是最有效率的工具变量法。
在Stata输入以下命令,就可以进行对面板数据的GMM估计。 . ssc install ivreg2 (安装程序ivreg2 ) . ssc install ranktest (安装另外一个在运行ivreg2 时需要用到的辅助程序ranktest) . use 'traffic.dta'(打开面板数据) . xtset panelvar timevar (设置面板变量及时间变量) ...
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）三种⼯具变量估计⽅法，我们最常使⽤的是两阶段最⼩⼆乘法（2SLS），因为2SLS最能体现⼯具变量的实质，并且在球形扰动项的情况下，2SLS是最有效率的⼯具变量法。顾名思义...