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...
Stata操作 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 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...
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...
Stata 统计与数据管理软件 18IV quantile regression(IV分位数回归)当我们想研究协变量对结果的不同量级的影响,而不仅仅是对精益的影响时,我们使用分位数回归。例如,我们可能
<- See Stata 18's new features Highlights Quantile instrumental‐variables (IV) estimators Inverse quantile regression (IQR) Smoothed estimating equations IQR estimator Confidence intervals robust to weak instruments Graphical convergence diagnostics Simultaneous estimation over quantiles Visualization...
在xtivreg和xtivreg2后面还可加first和ffirst选项,如果选择first,窗口中就会直接显示first-stage的regression output;如果选择ffirst,则会显示first-stage中检测IV的相关性等的test statistics。
ivlogit命令在Stata中用于执行工具变量逻辑斯蒂回归(Instrumental Variables Logit Regression)。这种回归方法用于处理内生性问题,即当模型中的某个自变量与误差项相关时,标准的逻辑斯蒂回归(logit regression)估计结果将是有偏的。通过使用工具变量,ivlogit能够提供一致的估计结果。
如果有很多工具变量,有部分强工具变量和部分弱工具变量,可以舍弃较弱的工具变量而选用相关性较强的工具变量子集。在stata中,可以使用ivreg2命令进行“冗余检验”,以决定选择舍弃哪个工具变量。(直观上,冗余工具变量是那些第一阶段回归中不显著的变量。) 如果系数是恰好识别的,则你不能略去弱工具变量。在这种情况下,...
(as of today), as is ideal for an RCT, but the command will be updated in future releases to a larger set of use cases Unbiased IV in Stata 8 Small-Sample Properties • Even with binary R and Z, so non-normal errors by design, standard linear regression rejects the truth all the...
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。