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文档简介

1、第五章 内生解释变量的处理方法,何为内生解释变量,背景 回归模型假定解释变量X为设计矩阵，以保证X与随机误差项u不相关 如果某个解释变量与u相关，则称之为内生解释变量,内生的影响,如果相关又会如何？ 出现相关最常见的原因是遗漏变量，我们以此为例来进行说明,内生的影响,真实模型： 设定模型,内生的影响,内生的影响,在两种情况下无偏：,内生的影响,偏误情况,内生的影响,如果遗漏变量与解释变量正相关，则解释变量与随机误差项正相关 如果遗漏变量与解释变量负相关，则解释变量与随机误差项负相关 无论何种情况，系数估计都会出现偏误,工具变量,处理此类问题的一般方法是工具变量法（instrumental va

2、riable） 寻找一个变量Z，满足： 则称Z为X的工具变量,工具变量,IV估计量,工具变量,该IV估计量也可以通过两个OLS来获得： 所以，工具变量估计也可称为2SLS估计,工具变量,IV估计量的统计性质 有偏 一致 如果不满足工具变量两个条件的任何一个，都是非一致的,工具变量,例（Wooldridge）,工具变量,Wooldridge给出两个可能的IV： 母亲的受教育水平 成长过程中兄弟姐妹数,工具变量,选择工具变量，需要验证它是否满足两个条件，对于与X（内生变量）相关，可以通过做X与Z的回归模型，对系数进行检验，但对于与u不相关，则只能依靠理论设定了！,工具变量,从一元扩展到多元 选择Y

3、2的工具变量Z2，满足： 与Y2相关，与随机误差项不相关，与另一外生解释变量不要高度相关,工具变量,在检验时，采用如下回归模型： 如果Z2系数显著不为0，则满足一个基本条件，其含义是，控制其他外生解释变量，相关性仍然存在。,工具变量,复工具变量两阶段最小二乘2SLS 如果一个内生解释变量有多个满足基本条件的工具变量，则它们的线性组合也必然满足基本条件 与内生解释变量相关度最高的组合是最好的IV,工具变量,工具变量,两阶段最小二乘： 第一阶段：内生解释变量对外生解释变量及其自身工具变量作OLS，得到复工具变量 第二阶段：,工具变量,2SLS如何解决的解释变量与u相关问题,工具变量,工具变量（IV）与代理变量（Proxy variable） 代理变量是与遗漏的不可观测变量相关，从而可以

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