在Stata中进行工具变量广义矩估计（IV-GMM）分析时，遵循上述步骤可以有效地解决内生性问题。在应用这些方法时，确保合理选择和评估工具变量是提高模型解释力和预测精度的关键。通过实践和理解，您将能够熟练地在Stata中应用IV-GMM方法，从而为经济学实证研究提供有力的分析工具。
ivregress liml y x1(x2=z1 z2) 广义矩估计(GMM):GMM可以使用多个矩条件,可能对弱工具变量问题更为稳健。 使用结构方程模型:结构方程模型可以同时估计多个方程,处理变量之间的内生性问题。 因果推断的其他方法:如工具变量法不适用,可以考虑使用断点回归设计(RDD)、自然实验等方法。 三、外生性约束 (一)外生...
1、何时GMM就是 2SLS 2、 是efficient GMM 六、识别失败与弱工具变量 1、识别失败 2、弱工具变量 IV工具变量(Instrumental variables) -(一)5 赞同 · 1 评论文章 IV工具变量-(二)stata代码之估计43 赞同 · 2 评论文章 IV工具变量-(三)实操/各类检验4 赞同 · 0 评论文章 一、内生性问题回顾与模型设...
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。
首先了解一下二阶段最小二乘法Stata中的命令为ivregress,语法格式为 ivregressestimatordepvar[varlist1](varlist2=varlist_iv)[if][in][weight][,options] 选项介绍 estimator分为2sls两阶段最小二乘、liml有限的信息最大似然(liml) 、gmm广义矩方法(gmm) ...
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...
首先了解一下二阶段最小二乘法Stata中的命令为ivregress,语法格式为 ivregressestimatordepvar[varlist1](varlist2=varlist_iv)[if][in][weight][,options] 选项介绍 estimator分为2sls两阶段最小二乘、liml有限的信息最大似然(liml) 、gmm广义矩方法(gmm) ...
首先了解一下二阶段最小二乘法Stata中的命令为ivregress,语法格式为 ivregress estimator depvar [varlist1] (varlist2 = varlist_iv) [if] [in] [weight] [, options] 选项介绍 estimator分为2sls两阶段最小二乘、liml有限的信息最大似然(liml) 、gmm广义矩方法(gmm) ...
在STATA中,可以使用两步最小二乘法(2SLS)或广义矩估计(GMM)进行IV估计。 2.1两步最小二乘法(2SLS)估计 首先,使用STATA的`regress`命令进行第一步OLS回归,将内生变量(W)作为解释变量,工具变量(Z)作为被解释变量。例如: ``` regress W Z ``` 然后,使用`predict`命令获取OLS预测值,并将其保存到新变量“...
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。