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文档简介

第五章 内生解释变量的处理方法 何为内生解释变量 n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 n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 n真实模型： n设定模型 内生的影响 内生的影响 n在两种情况下无偏： 内生的影响 n偏误情况 内生的影响 q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 q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 n无论何种情况，系数估计都会出现偏误 工具变量 n处理此类问题的一般方法是工具变量法（ instrumental variable） n寻找一个变量Z，满足： 则称Z为X的工具变量 工具变量 nIV估计量 工具变量 n该IV估计量也可以通过两个OLS来获得： n所以，工具变量估计也可称为2SLS估计 工具变量 nIV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 n例（Wooldridge） 工具变量 nWooldridge给出两个可能的IV： v母亲的受教育水平 v成长过程中兄弟姐妹数 工具变量 n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 n从一元扩展到多元 n选择Y2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 n在检验时，采用如下回归模型： n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 n复工具变量两阶段最小二乘2SLS n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 n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 n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 n2SLS如何解决的解释变量与u相关问题 工具变量 n工具变量（IV）与代理变量（Proxy variable） n代理变量是与遗漏的不可观测变量相关 ，从而可
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