内生性问题原因和处理方法_第1页
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文档简介

1、内生性问题： 就是模型中的一个或多个解释变量与随机扰动项相关 的问题。变量的内生性问题总是不可避免的。 内生性引起的问题主要 是引起参数估计的不一致。引起内生性问题的原因：（1）遗漏变量 这主要是因为实际的问题中， 一个变量往往受到许多变量的影响， 在 实际建模过程中无法将解释变量全部列出。 在这样的情况下， 遗漏的 变量的影响就被纳入了误差项中， 在该遗漏变量与其他解释变量相关 的情况下，就引起了内生性问题。（2）测量误差 关于测量误差引起内生性的问题要基于测量误差的假设。 测量误差可 能是对被解释变量y的测量误差，也可能是由于对解释变量 x的测量 误差。这两种情况引发的结果是不一样的。（

2、3） 双向交互影响 这种情况引起的内生性问题在现实中最为常见。 其基本的原理可以阐 述为，被解释变量y和解释变量x之间存在一个交互影响的过程。x的 数值大小会引起y取值的变换，但同时y的变换又会反过来对x构成 影响。这样，在如下的回归方程中： y 0 1x1 L kxk ，如果残 差项 的冲击影响了 y的取值，而这样的影响会通过y传导到x上，从 而造成了 x和残差项 的相关。也就是引起了内生性问题。内生性问题处理方法：1.工具变量法( IV ) 就是找到一个变量和内生化变量相关， 但是和残差项不相关。 在 OLS 的框架下同时有多个 IV ，这些工具变量被称为两阶段最小二乘(2SLS)估计量。

3、具体的说，这种方法是找到影响内生变量的外生 变量，连同其他已有的外生变量一起回归，得到内生变量的估计值， 以此作为 IV ，放到原来的回归方程中进行回归。2. 代理变量法( Proxy )Proxy 方法是将不可观测的变量用近似的变量进行替代，也就是说， 是在残差项中提取出有用的信息， 但是并没有对现有的解释变量进行 处理。3. 自然实验法就是就是发生了某些外部突发事件， 使得研究对象仿佛被随机分成 了实验组或控制组。 该事件只影响一部分样本， 或者只影响解释变量 而不影响被解释变量。4. 双重差分法倘若出现了一次外部冲击， 这次冲击影响了一部分样本， 对另一部分 样本则无影响， 双重差分法就是用来研究这次冲击的净效应的。 其基 本思想是， 将受冲击的样本视作实验组， 再按照一定标准在未受冲击 的样本中寻求与实验组匹配的对照组， 而后做差， 做差剩

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