Stata学习:如何构建IV-GMM模型?ivreg2 文献来源 instrumental variable-generalized method of moments (IV-GMM) Nepal, R., et al. (2024).Addressing energy poverty through education: How does gender matter? Appendix B. Supplementary data【数据+Stata】 示例代码 cd"C:\Download\1-s2.0-S0140988324007382-...
ivregress 2sls y x1 x2 (x3 x4=z1 z2 z3),first *看一阶段的回归结果 estat firststage GMM方法 xtabond2 depvar varlist, options ***逗号后面可以进行选择 *,noleveleq差分GMM,若不添加该项则为系统GMM *,twostep两步GMM *,gmm(z,lag(1,2))z为工具变量,滞后1-2期...
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。
则存在一种更有效的方法,即GMM。从某种意义上,GMM之于2SLS正如GLS之于OLS。好识别的情况下,GMM还原为普通的工具变量法;过度识别时传统的矩估计法行不通,只有这时才有必要使用GMM,过度识别检验(Overidentification Test或J Test):estat overid 三、工具变量效果验证 工具变量:工具变量要求与内生解释变量相关,但又不...
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...
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。
IV和GMM相关估计步骤，内⽣性、异⽅差性等检验⽅法 ⼯具变量和⼴义矩估计相关步骤 ⼀、解释变量内⽣性检验 ⾸先检验解释变量内⽣性（解释变量内⽣性的Hausman 检验：使⽤⼯具变量法的前提是存在内⽣解释 变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外⽣变量，如果拒绝，则认为存在内...
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。
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“...