优化了源代码: cd"C:\Download\1-s2.0-S014098832400029X-mmc1\Simulation Code and Data"use"stata data",clearxtregtiivlngdpeifdiergi.time,fepredictre,rxtregecstilngdpeifdiergrei.time,fereststorextregtiivlngdpeifdiergi.time,feeststoivtestivxtivregecslngdpeifdierg(ti=iv)i.time,fevce(robust)first...
往下,将介绍两阶段最小二乘法(2sls)的Stata应用。 一、模型选择:基于内生性问题的考量 二、两阶段最小二乘法(IV-2sls)的Stata应用 假设:y为被解释变量,x1为内生解释变量,x2…xn都是外生解释变量;我们初步选择z1…zn作为工具变量。 (一)合适的工具变量 合适的工具变量,理论上能够自圆其说,在stata中更...
4. 内生解释变量确认：通过特定命令确认x1确实是内生变量。在上述步骤后，确定z1至z4作为x1的工具变量，进行2sls估计。本文内容基于《高级计量经济学及Stata应用》的讲解，仅为总结，仅供参考。
在使用outreg2命令导出回归结果时，我们一般会遵循以下步骤：然而，在处理工具变量模型（IV）时，情况略有不同。IV模型通常一次完成两个模型的回归：第一阶段和第二阶段。在保存模型时，需要使用以下命令：以下是一个具体的案例代码，供您参考：导出的结果如下：REF：ivregess2 的帮助文件 ===全文结束=...
csa2sls命令的使用相对简便。首先，确保数据集完整、变量定义明确。然后，通过csa2sls命令调用CSA2SLS估计。例如：csa2sls y x1 x2 (x3 x4 x5) z，其中y为被解释变量，x1、x2为内生变量，x3、x4、x5为工具变量，z为额外的控制变量。命令执行后，将输出所有可能子集的估计结果，以及模型平均估计。
A、在Stata中做完2SLS回归以后,可以使用以下命令检验弱工具变量: estat firststage 此命令将根据第一阶段回归计算一些统计量,包括F统计量,从而检验工具变量的整体显著性。 B、考虑到稳健标准误的2SLS的Stata命令格式为: ivregress 2sls y x1 x2 (x3 = z1 z2), robust first C、在Stata中做完2SLS估计后,可...
在使用outreg2命令导出回归结果的时候,我们通常: 先回归一个模型,然后保存; 然后再回归,再保存; 最后把这几个模型,一次性输出到一个表格中。 但是IV的模型,通常一次就完成了两个模型的回归:第一阶段+第二阶段,所以处理方式稍微特别一点。特别之处在于,保存模型的时候,使用: ...
在多个工具变量存在相关性的情况下,CSA2SLS 相较于其他方法表现更好,减少了估计偏差和均方误差。 本推文将要介绍的新命令csa2sls便是用于实现上述 CSA2SLS 估计方法。为了对此命令的应用场景有更清晰的认识,下一部分将对 CSA2SLS 相关理论基础进行介绍。
示例1:ivreg2 文献来源 Tang, Y., et al. (2023).The impact of environmental information disclosure on the cost of green bond: Evidence from China Appendix A. Supplementary data【数据+Stata】 示例代码 本文优化了源代码: cd"C:\Download\1-s2.0-S0140988323005066-mmc1\code and data"useData_basel...