1.stata中输入: search xtoverid 2.弹出窗口中,点击红框内链接: 3.新弹出窗口,往下翻,点击“click here to install”,等待安装成功即可。 对于第二个报错,解决方法同理,如下: 1.stata中输入: search ivreg210 2.弹出窗口中,点击红框内链接: 3.新弹出窗口,往下翻,点击“click here to install”,等待安装...
* 首先确保安装 ivreg2 包 ssc install ivreg2 * 使用 ivreg2 进行内生性检验 ivreg2 wage (education = distance_to_college) other_controls, robust endog(education) `ivregress 2sls` 和 `ivreg2` 在 Stata 中都是用于执行两阶段最小二乘法(2SLS)回归分析的命令,但它们有一些区别: `ivregress 2sls`...
1. xtivreg2命令的基本语法 stata xtivreg2 depvar [indepvars] (endogvar = instvars) [if] [in] [weight], fe depvar:因变量。 [indepvars]:外生解释变量。 (endogvar = instvars):内生解释变量及其对应的工具变量。 , fe:指定固定效应模型。 2. 使用示例 假设我们有一个面板数据集,其中包含公司...
其中,xtivreg2是回归命令,Y是因变量,C是控制变量,X是内生变量,IV是选取的工具变量,first表示显示工具变量第一阶段回归结果,r表示robust,i.year是时间固定效应,在xtivreg2中需要结合“xi:”一起使用,也可根据你的研究内容使用 i.var_name 添加其他固定效应,fe表示使用固定效应模型(还可以选择fd-一阶差分模型)。
我们知道,OLS加入虚拟变量(LSDV)等价于FE模型。运行以下命令 ivreg2允许有时间效应(即适用于混合面板),而xtivreg2只能做固定效应,不能添加时间的固定效应 xtset id year xtivreg2 ys k (n=l2.n l3.n), fe first savefp(first) outreg2 [first second]usingxxx.doc, tstat bdec(3) tdec(2) replace ...
面板数据:xtreg(基准回归固定效应fe)、 xtivreg/xtivreg2(两阶段最小二乘法) * 内生性问题通常可以通过工具变量(IV)方法来解决。 * 常用两阶段最小二乘法(2SLS)进行内生性检验。执行 2SLS 回归:使用 ivregress 命令。示例代码:假设 y 是因变量,x1 是内生变量,x2 是工具变量,c 是其他控制变量。
** 如果有较多工具变量,可舍弃弱工具变量,因为 **多余的弱工具变量反而会降低第一阶段回归的F统计量**。 弱IV的判断有以下四个标准:(1)偏R2,也就是**Shea's partial R2**,不过xtivreg2不汇报这个统计量,得用命令 estat firststage, all forcenonrobust...
工具变量的stata命令分为五个：ivregress,ivreg2,ivreghdfe,xtivreg,xtivreg2。其中对于面板数据，主要使用ivreghdfe和xtivreg2，因ivreghdfe可以报告丰富检验结果，故选择ivreghdfe。具体步骤如下：假设y为被解释变量，x1为内生变量，x2、x3、x4为控制变量，IV为工具变量。对于工具变量的stata回归，有...
ivregress: stata内置的IV命令。 ivreg2: 用户开发的IV命令,基于ivregress扩展了很多功能,例如,检验内生性,弱工具变量和过度识别等等; ivprobit: 二值型结果变量的IV和2sls ivpoisson: 计数结果变量的2sls xtivreg: 面板数据模型的IV和2sls XTOVERID: xtreg, xtivreg, xtivreg2, xthtaylor之后,检验过度识别限制 ...