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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。( 3) 双向
2、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:y01 x1k xk,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。具体的说
3、,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。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
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