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...
二、两阶段最小二乘法(IV-2sls)的Stata应用 (一)合适的工具变量 (二)过度识别检验(外生性检验) (三)弱工具变量检验 (四)2sls是不是更好? (五)x1真的是内生解释变量吗? (六)结论 以上。 【前言】 内生性就是模型中的一个或多个解释变量与随机扰动项相关(百度百科)。内生性问题的来源主要包括:样本...
在Stata中,使用ivreg2命令可以执行两阶段最小二乘法。该命令的语法为: ivreg2 depvar [varlist1] (varlist2 = varlist_iv) [, options]其中,depvar是因变量,varlist1是内生解释变量和外生解释变量的列表,varlist2是工具变量列表。options中可以使用first选项来报告第一阶段的回归结果。此外,该命令还支持内生...
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...
首先，理解IV-2sls的设定：被解释变量y，内生解释变量x1和外生解释变量x2至xn，初步选择z1至zn作为工具变量。其核心在于找到既满足外生性又有效性的工具变量。1. 工具变量检验：工具变量需通过过度识别检验，确保其外生性。例如，对z1~zn进行过度识别检验，发现z2和z5可能内生，需逐一剔除。Hansen...
本文集中于讲解面板IV-2SLS分析的Stata命令使用方法，以及如何呈现分析结果。首先，让我们审视示例1中的代码，原文命令如下：stata xtivreg y x1 (x2 = z1), fe 我们对上述命令进行了优化，调整后的命令更清晰、易读：stata xtivreg y x1 (x2 = z1), fe 在执行上述命令后，我们得到输出结果。
IV(2SLS)估计应用STATA实现 数据:grilic.dta 变量:lw(工资对数),(受教育年限),age(年龄),e某per(工作经验),tenure(在单位的工作年数)、IQ(智商),mrt(母亲的受教育年限),kww(在\ofWork\测试中的成绩),mrt(婚姻虚拟变量,已婚=1),rn(美国南方虚拟变量,住在南方=1),ma(大城市虚拟变量,住在大城市=1) IV...
用IV做2SLS回归时,需要对IV进行三个方面的检验: 1.不可识别检验,也就是IV的个数是否少于内生解释变量的个数,使用的统计量是Anderson LM 统计量/Kleibergen-Paap rk LM统计量。这里p值小于0.01说明在 1%水平上【说明错误拒绝的可能性小于1%】显著拒绝“工具变量识别不足”的原假设,也就是要求p值不能大于0.1。
ivregression适合线性模型,其中一个或多个回归变量是内生变量。 ivregression支持通过两阶段最小二乘法(2SLS)、有限信息极大似然(LIML)和广义矩估计法(GMM)进行估计。 快速入门线性回归y1对x1以及内生变量y2,z1为工具变量的两阶段最小二乘法估计 ivregress 2sls y1 x1 (y2 = z1) ...
2.IV/2SLS 解决内生性问题常见的做法是使用工具变量。 2.1工具变量 工具变量:与模型中内生变量(解释变量)高度相关,但却不与误差项相关,估计过程中被作为工具使用,以替代模型中与误差项相关的解释变量的变量。 “找好的工具变量好比寻找一个好的伴侣,ta应该强烈地爱着你(强相关),但不能爱着别人(外生性)。”...