第五章内生解释变量的处理

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内生解释变量

内生解释变量所谓内生解释变量，就是指在模型所要研究的现象与研究者本身之间存在着内在联系。

这种内在关系在这里有两层含义：一是指作为控制变量加入模型以后可以影响研究者自己的行为；二是指研究者本身可以产生某种反应变量。

例如教师对待学生态度、教师职业压力、学校生活满意度、父母对教师职业状况的评价等，这些因素都会影响教师对学生的态度和对待学生的方式。

所谓解释变量就是在随机取样的观察对象中我们经常看到，有些人的言语行为很不一致，这说明他的言语行为并不受其个性的支配，而受社会环境及其文化背景的影响，即具有“情境依赖”性。

例如教师在课堂上对学生的讲话分心程度就属于这一类解释变量。

有一项研究表明，如果教师本人对于所处的工作环境感到压力很大，而且这种压力能够影响到他对学生的态度，那么教师的不当讲话比例也就比较高。

(这里需要注意的是，这里所说的是由于工作带来的压力，而不是由于学生造成的)。

再举个例子，在小学班级中，有一部分学生对于数学老师有着特殊的好感。

这种“特殊”的好感大多出自教师对学生的微笑、亲切的言谈，使得这些学生对教师抱有强烈的感情，愿意接近他，喜欢他，从而希望与他交朋友。

另外，有研究证明，老师的智力水平与学生对自己的智力评价呈现一定的相关性。

例如学生认为老师知识渊博、教学认真负责，他就会倾向于肯定自己，认为自己聪明。

同时，教师还会觉得自己有高度的威信，因此，越是有高智力水平的教师，他所拥有的威信也越高，学生对他的亲近感就越强。

(1)研究开始后，选择一些学生进行测试，了解哪些教师的威信较高，这些教师有什么共同点？(2)让教师自己对自己的威信作出评价，问问他们对自己的这种感觉满意吗？哪些方面做得最好，最差？如果一个老师的威信不好，他是否曾经感觉到自己的威信不好？有没有某些事件使得他的威信降低，使他想尽办法恢复自己的威信？(3)调查他们对待学生的不同方式(冷淡、热情或严厉)是否受到过去经历的影响？(4)将教师按照学生的评价划分等级，每次增减10%的权重值计算各个等级的百分比。

计量经济学内生解释变量问题

LRi 0 1WRi βXi i
i 1, 2,劳动者的工资wage主要由劳动者的受教育程度educ、工作经验exper、个人能力abil等诸多因素决定。 – 由于劳动者个人能力的大小很难测度，该解释变量无法引入到工资模型中，于是它对工资的影响进入到随机干扰项之中。 – 而个人能力与其所受教育程度有着较为密切的联系，这就导致了实际用于模型中的劳动者个人受教育程度变量与随机干扰项间出现同期相关性。 – 个人能力abil 为同期内生解释变量。
内生解释变量问题 Endogenous Independent Variable
一、内生解释变量问题二、实际经济问题中的内生解释变量问题三、内生解释变量的后果四、工具变量法五、内生性检验与过渡识别约束检验六、案例
一、内生解释变量问题
1、内生解释变量
Yi 0 1Yi1 2 X i 2 L k X ik i
• 经典模型的基本假设之一是解释变量是严格外生变量。
• 如果存在一个或多个变量是内生解释变量，则称原模型存在内生解释变量问题。
• 对于内生解释变量问题，假设X2为内生解释变量，又分两种不同情况：
• 内生随机解释变量与随机干扰项同期无关 (contemporaneously uncorrelated)，但异期相关。
P lim
n
非一致
x 1 i i 2 x i
P lim(1 n xi i ) 1 2 1 P lim( x n i ) 1 Cov( X i , i ) Var ( X i ) 1
四、工具变量法 Instrument variables，IV
• 实际上，上述需求方程只是联立方程模型系统中的一个结构方程。

实验项目6内生解释变量问题

实验项目六：内生解释变量问题实验目的要求：掌握内生解释变量问题的检验与处理方法实验内容：一、建立美国某年香烟消费模型（一）建立模型根据商品消费函数理论，对桑烟的人均消费需求Q与居民的收入水平Y及相应的销售价格批有关及相应的需求模型可写为：lnQ=β0+β1lnY+β2lnP+μ其中， βi（i=0，1，2）为第i个解释变量的参数，表示第i个解释变量产出的弹性系数。

μ为随机扰动项。

然而如果考虑到在市场均衡时香烟的销售价格也同时受香烟的需求量的影响，则Q与P之间存在着双向因果关系。

因此，由于P 的内生性将导致对上述模型的普通最小二乘回归带来有偏且不一致的估计。

这时需要寻找适当的工具变量来对上式进行工具变量或两阶段最小二乘估计。

（二）收集数据考虑到相应的价格的组成部分更多的是政府对烟草的课税，而相应的人均消费量本身不会直接影响政府对相应的课税政策。

因此，香烟的消费税可能是一个适当的工具变量。

于是我们收集了1995年美国48个州的人均香烟消费量Q，每个州的人均收入水平Y，相应的平均销售价格P以及相应的平均消费税tax数据。

同时，大多数州还对相应征收的特别消费税taxs，表中也将同时列出表中的香烟平均价格税以及人均收入，都经过了居民消费价格指数的调整。

（三）导入数据在Eviews中录入数据：在主菜单选Quick Empty Group（Edit Series），创建5组数值型数据，分别命名为：q、y、p、tax、taxs录入数据：二、对模型进行估计；（一）使用普通最小二乘法对模型进行估计：在主菜单栏下方命令输入窗口输入：“ls log(q) c log(y) log(p)”，回车，命名保存：则模型估计结果如下：lnQ̂=10.341+0.344lnY−1.406lnP（1.023）（0.235）（0.251）R2=0.4328R̅2=0.4076F=17.17可见，价格确实是影响人均香烟消费的重要因素，但正是因为价格与消费需求可能存在的双向因果关系，使得模型中P具有内生性，从而普通最小二乘估计有偏且不一致。

内生解释变量实训总结

内生解释变量实训总结
内生解释变量是指在统计模型中，与因变量存在相关关系且与某些或所有解释变量之间存在内在联系的变量。

这种内在联系通常是由模型中存在被忽略的其他解释变量所致，从而导致原本被认为是直接影响因变量的解释变量，实际上却受到其他被忽略变量的影响。

在数据分析中，若变量存在内生性，则可能会导致相关系数与回归系数的估计出现偏误，从而导致统计结论的不准确性。

因此，在进行数据分析时，需要对内生性进行检验和处理。

对策略：
1. 使用工具变量进行估计。

工具变量是与内生解释变量相关，但不与因变量相关的变量，它可以帮助我们更准确地估计内生解释变量对因变量的影响。

2. 收集更多的数据，尤其是与被研究问题相关的数据。

通过收集更多数据可以帮助我们更准确地估计模型中的各个变量之间的关系。

3. 寻找替代变量。

针对问题所在，我们可以考虑找一些代替变量来解决内生变量问题。

4. 进行逆向因果分析。

在逆向因果分析中，我们首先明确因果关系的方向，然后再估计变量间的关系，这样可以避免内生性问题。

以上就是内生解释变量的实训总结。

内生解释变量问题

而个人能力与其所受教育程度有着较为密切的联系，这就导致了实际用于模型中的劳动者个人受教育程度变量与随机干扰项间出现同期相关性。
个人w能a力geaibil 为0同期内1e生du解ci释变量2 e。xp eri i
联立因果关系：联立方程模型中的每个结构方程
在一个经济系统中，变量之间相互依存，互为因果，而不是简单的单向因果关系，必须用一组方程才能描述清楚。称为联立方程模型。
联立因果关系一例
为考察企业引进外资是否真正提高了企业的效益，以企业资金利润率LR为被解释变量，以企业资产中外资所占比例WR和其它外生变量X为解释变量，建立模型。
通过对企业引进外资情况的实际考察发现，凡是效益好的企业，比较容易引进外资，凡是效益差的企业，引进外资就很困难。
模型中，解释变量WR既影响被解释变量LR，同时它
第二阶段，以得到的X的拟合值代替X 作为解释变量，进行OLS回归。
被称为两阶段最小二乘法（two stage least squares, 2SLS）。
可以严格证明： 2SLS与直接采用IV是等价的。
对于一元模型：X为内生变量，Z为工具变量
Yi 0 1 X i i
2i

ˆk X ki ) E(i ) 0 ˆk X ki ) X1i E(i X1i ) 0 ˆk X ki ) X 2i E(i X 2i ) 0

Yi X ki (ˆ0 ˆ1X1i ˆ2 X 2i ˆk X ki ) X ki E(i X ki ) 0
内生解释变量问题
一、内生解释变量问题
1、内生解释变量
Yi 0 1Yi1 2 X i2 L k X ik i

内生性问题原因和处理方法

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：011k k y x x βββε=+++，如果残差项ε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ε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，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。

内生解释变量的处理

工具变量
xk 0 1x1 2 x2 k1xk1 1z1 m zm rk
xk 0 1x1 2 x2 k1xk1 1z1 m zm rk
xk* rk
ˆIV n1
1
n
xi
xi
1
n
1
/
2
n
xiui
i1
i1
n
1
n1 xixi A1 op (1)
i1
n1/ 2
n
xiui
d
N
0,
B
i1
B E u2xx
n
1
/
2
n
xiui
Op
1
i1
n ˆ
A1
op
(1)
n
1 /
2
n
xiui
i1
op (1)Op 1 op (1)
ˆ
2n1 n1
n i 1
xi x i
1
ˆ
2
n i 1
xi x i
1
ˆ
2
X X
1
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：
y 0 1x1 2 x2 k xk q v
E v x1, x2, , xk , q 0
p
如果xn a，xn O p 1
基本渐近理论
依分布收敛
一个连续随机变量序列 x，n 且所有 R，如果
Fn F
d
xn x
例：
d
xn x
tn 1 xn
sn / n
d
tn 1 N0,1
基本渐近理论

内生解释变量问题的实证例子

内生解释变量问题的实证例子内生解释变量（IV）是经济学里一个重要的理念，它可以帮助我们了解社会和经济现象之间的因果关系。

本文将从实证角度，以社会经济学和经济政策两个方面来论述内生解释变量的理论和实践应用，并以真实的实证案例作为支撑来论证它的可行性和有效性。

首先，我们从理论上来理解内生解释变量的含义。

内生解释变量是指一个经济变量在自身内部影响它自身的变量，该变量可以是一种政策、技术、法规、文化等，它可以分析各种因素对市场价格或者其他经济变量的影响。

而且根据内生解释变量的性质，它是一种非线性变量，也就是说它可以引发出一系列的变量之间的关联，最终对经济运动产生影响。

接着，我们来看一下内生解释变量的实际应用，包括社会经济学和经济政策两方面。

在社会经济学方面，内生解释变量可以帮助我们研究社会的内部推动力。

比如，我们可以利用内生解释变量来研究社会收入不均衡的原因，比如影响收入的政治因素、经济因素等。

同样在经济政策领域，内生解释变量可以帮助政府决策者更准确地分析当前经济形势，以更好地制定政策，比如分析城市化对产业结构和经济发展的影响，甚至可以推动有效地经济增长。

最后，本文结合实证，来说明内生解释变量的可行性和有效性。

比如，围绕家庭收入的研究，经济学家们利用内生解释变量，从三个方面来分析家庭收入的影响因素，包括家庭结构、性别分配以及家庭背景。

研究结果表明，性别分配和家庭背景可以显著影响家庭收入水平，而家庭结构对家庭收入的影响则相对较小。

另外，经济学家也利用内生解释变量，来研究中国的经济改革和产业发展，并将其与世界各国的情况进行比较。

研究结果表明，中国的内生解释变量确实可以帮助政府更好地分析经济形势，从而更有效地实施经济政策，从而促进经济发展。

总之，从实证例子中可以看出，内生解释变量有助于政府、企业和商业组织更好地分析经济形势，从而更有效地进行经济决策。

由此可见，内生解释变量在经济学中具有重要意义，经济学家和决策者需要更多关注内生解释变量，并从实证角度深入分析它们在社会经济学及经济政策中的作用。

外生解释变量与内生解释变量名词解释

外生解释变量与内生解释变量名词解释
外生解释变量和内生解释变量是社会科学研究中常用的概念。

外生解释变量是指对研究对象产生影响的因素，它们通常与研究对象之外的因素有关，例如政策、自然灾害、经济环境等。

外生解释变量通常由研究者选定，它们对研究对象的影响是独立的、不受其他因素影响的。

内生解释变量是指与研究对象相关的因素，这些因素与研究对象的性质、特征、属性等紧密相关。

内生解释变量不仅能够影响研究对象，同时也会被研究对象所影响，形成相互作用的关系。

例如，在研究教育水平对工资的影响时，教育水平是内生解释变量，因为它既能够影响工资水平，同时又受到工资水平的影响，两者之间存在相互作用的关系。

对于社会科学研究，外生解释变量和内生解释变量的区分是非常重要的。

在实证分析中，如果将内生解释变量当作外生解释变量处理，可能会导致误差的产生，从而影响研究结果的有效性。

因此，在社会科学研究中，需要对外生解释变量和内生解释变量的概念有深入的理解，以保证研究结果的准确性和可靠性。

- 1 -。

内生性产生的原因及解决方案

。
若工具变量Z满足工具变量相关性和外生性的条件，则可用称为两阶段最小二乘(TSLS)的IV估计量估计系数ß1。
两阶段最小二乘估计量分两阶段计算：
第一阶段把X分解成两部分：即与回归误差项相关的一部分以及与误差项无关的一部分。
第二阶段是利用与误差项无关的那部分进行估计。
两阶段最小二乘估计量
一般IV回归模型
1.自然实验法
Difference-in-Difference （DID）一般称为双重差分法，或倍差法。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，而我们想看一下这次外部冲击到底有何影响，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，做差剩下来的便是这次冲击的净效应。
Yc1
Yc2
ΔYc =Yc2-Yc1
Difference
ΔΔY ΔYt – ΔYc
time
Y
t1
t2
Yt1
Yt2
treatment
control
Yc1
Yc2
Treatment effect= (Yt2-Yt1) – (Yc2-Yc1)
Key Assumption
Control group identifies the time path of outcomes that would have happened in the absence of the treatment
双重差分法实际上是固定效应的一个变种，差分的过程实际上是排除固定效应的过程。ZERA在《计量论文写作和发表的黑客教程》有一个非常简明风趣的举例，我转述于此，以飨读者。

内生性问题原因和处理方法-内生性处理

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=口。

钟山10凶"，如果残差项注的冲击影响了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和残差项名的相关。

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，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。

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。

内生解释变量和外生解释变量名词解释

内生解释变量和外生解释变量名词解释内生解释变量和外生解释变量的理论研究在现代经济学中，内生解释变量和外生解释变量是两个非常重要的概念。

它们在经济学研究中起着举足轻重的作用，对于我们理解经济现象具有重要的指导意义。

本文将从理论和实践两个方面对内生解释变量和外生解释变量进行深入探讨。

我们来了解一下内生解释变量。

内生解释变量是指那些与经济模型中的其他变量之间存在因果关系的变量。

换句话说，内生解释变量的变化会影响到其他变量的变化。

例如，在一个生产函数模型中，劳动数量(L)就是内生解释变量，因为它与生产率(Y/L)之间存在因果关系。

如果劳动数量增加，那么生产率也会相应地提高。

而资本存量(K)则是外生解释变量，因为它与生产率之间的关系并不是直接的因果关系，而是通过一个中间变量(如技术水平、教育程度等)来实现的。

接下来，我们来探讨一下外生解释变量。

外生解释变量是指那些与经济模型中的其他变量之间没有直接因果关系的变量。

这类变量通常是通过一些间接途径影响到其他变量的。

例如，政府支出(G)可以影响到总需求(C),从而影响到经济增长(E)。

但是，政府支出与经济增长之间并没有直接的因果关系，它们之间的联系是通过一个中间变量(如税收、利率等)来实现的。

在经济学研究中，了解内生解释变量和外生解释变量之间的关系是非常重要的。

这是因为，只有正确地识别出这些关系，我们才能建立一个有效的经济模型，并用它来预测和分析经济现象。

在这个过程中，我们需要运用一些基本的经济理论，如边际效用递减、生产可能性边界等。

我们还需要运用一些统计方法，如回归分析、时间序列分析等，来检验我们的模型是否合理。

值得注意的是，内生解释变量和外生解释变量之间可能存在多种复杂的关系。

例如，一个变量可能是另一个变量的内生解释变量，同时也是另一个变量的外生解释变量。

这种情况下，我们需要运用更加复杂的模型和方法来处理这些关系。

我们还需要注意的是，内生解释变量和外生解释变量之间的关系可能是双向的，即一个变量的变化既会影响到另一个变量，也受到另一个变量的影响。

内生解释变量和外生解释变量名词解释

内生解释变量和外生解释变量名词解释内生解释变量和外生解释变量：理论探讨及实际应用在经济学、社会学、心理学等多个领域，我们经常会遇到内生解释变量和外生解释变量这两个概念。

它们在研究过程中起着至关重要的作用，帮助我们更好地理解现象背后的规律。

本文将对这两个概念进行详细的理论探讨，并结合实际应用进行分析。

我们来了解一下内生解释变量。

内生解释变量是指那些与误差项存在相关关系的自变量。

换句话说，内生解释变量会影响误差项的均值和方差。

在经济学中，内生解释变量通常与市场结构、政策环境等因素有关。

例如，在一个开放的市场经济体系中，政府的财政政策可能会影响企业的投资水平，从而影响到产出水平。

这里的政府财政政策就是一个内生解释变量，它与企业投资水平之间存在正相关关系。

接下来，我们来探讨一下外生解释变量。

外生解释变量是指那些与因变量无关的自变量。

也就是说，外生解释变量不会影响因变量的均值和方差。

在经济学中，外生解释变量通常与历史数据、人口统计数据等因素有关。

例如，在一个国家的经济研究中，人口数量就是一个典型的外生解释变量，它与国内生产总值(GDP)之间没有直接关系。

那么，为什么我们需要区分内生解释变量和外生解释变量呢？这是因为内生解释变量会影响到模型的准确性。

如果一个模型中的内生解释变量没有得到准确识别和处理，那么这个模型就可能无法很好地反映现实世界中的现象。

因此，在进行经济学建模时，我们需要充分考虑内生解释变量的影响。

实际上，内生解释变量和外生解释变量在很多情况下是相互关联的。

有时候，一个内生解释变量可能同时也是外生解释变量；有时候，一个外生解释变量可能同时也是内生解释变量。

因此，在研究过程中，我们需要通过一定的方法来识别和处理这些复杂的关系。

在经济学领域，有一种常用的方法叫做工具变量法(Instrumental Variables,简称IV)。

工具变量法的基本思想是找到一个与内生解释变量无关的“工具”变量，使得这个工具变量能够准确地反映内生解释变量的影响。

内生解释变量问题名词解释

内生解释变量问题名词解释
x
内生解释变量是经济学研究中的一种重要概念，它包括所取决于观察者的解释，而非彼此独立的变量。

这类变量在经济学研究中具有重要的地位，可以用来解释和预测出行为模式的变化趋势。

内生解释变量可以捕捉某些观点和认知，因此可以帮助经济学家和政策制定者更深入地探究行为模式和趋势的缘由，并推断在某种特定条件下的行为结果。

此外，这种变量也有助于政策制定者更全面地了解经济环境的变化，并从而采取更有效的政策措施。

一般而言，内生解释变量分为两类：一类是具有更为庞大的影响力的变量，它们通常是一系列对行为模式产生较大影响的内在力量；另一类是具有一定程度影响力的变量，它们可能受到技术水平、文化社会价值观、经济环境等因素的影响。

考虑到内生因素可能对行为模式及其结果产生极大的影响，因此，它们的研究可以为经济学家和政策制定者提供有价值的研究结果，从而帮助他们更好地推断行为结果的可能性。

内生解释变量和外生解释变量名词解释

内生解释变量和外生解释变量名词解释嘿，伙计们！今天我们来聊聊一个非常有趣的话题——内生解释变量和外生解释变量。

别看这个话题有点儿高深，其实它就是告诉我们，为什么有些人长得帅，有些人长得丑，还有一些人长得一般般。

而且，这个话题还跟我们的健康、财富和幸福感息息相关哦！让我们来了解一下什么是内生解释变量。

内生解释变量就是那些会影响到我们自己的东西，比如说我们的基因、身高、体重等等。

这些因素是我们无法控制的，但它们却会直接影响到我们的生活质量。

比如说，如果你天生就比较瘦小，那么你可能就需要更加努力地锻炼身体，才能保持健康的体态。

而如果你长得比较高大威猛，那么你就可以在篮球场上大展身手，成为一名优秀的运动员。

接下来，我们再来看看什么是外生解释变量。

外生解释变量就是那些不会直接影响到我们自己，但却会对我们的生活产生影响的因素。

比如说，你的父母对你的教育程度、你的工作环境、你的朋友圈子等等。

这些因素虽然不是你自己能够控制的，但它们却会在很大程度上影响到你的生活。

比如说，如果你的父母都是医生，那么你很可能就会受到良好的教育，成为一个有知识、有文化的人才。

而如果你的朋友都是一些不务正业的人，那么你也可能会被他们带坏，走上一条不归路。

那么，内生解释变量和外生解释变量之间有什么关系呢？其实，这两者之间是相互影响的。

内生解释变量会影响到我们的生活方式和价值观，从而影响到我们的外生解释变量。

比如说，一个人长得高大威猛，他可能会更加自信、更加勇敢，从而在工作中取得更好的成绩。

而一个人受到良好的教育，他可能会更加有追求、更加有理想，从而在生活中取得更高的成就。

我们不能忽视的是，内生解释变量和外生解释变量之间也存在着相互作用的过程。

有时候，一个看似微不足道的外生解释变量，可能会改变一个人的命运。

比如说，一个人出生在一个贫困的家庭，他的家庭背景可能会影响到他的教育程度、职业选择等等。

而这些因素又会反过来影响到他的内生解释变量，比如说他的身体素质、心理素质等等。

内生解释变量和外生解释变量名词解释

内生解释变量和外生解释变量名词解释哎呀，这可是个大问题啊！内生解释变量和外生解释变量，听起来就像是两个兄弟，一个是亲生的，一个是养的。

但是它们之间的关系可不像我们想象的那么简单哦！
让我们来聊聊内生解释变量吧。

内生解释变量就是那些会影响因变量(我们想要预
测或控制的变量)的因素，但是这些因素本身并不是我们想要控制的。

就好像你在家里
做饭，你的弟弟喜欢吃辣，可是你不知道他喜欢吃辣，所以你就在锅里加了辣椒。

结果呢，你弟弟吃了一口就哭了，说太辣了。

这时候，辣椒就是内生解释变量，因为它影响了你弟弟的感受，但是你自己并不知道这个影响。

那么，外生解释变量又是什么呢？外生解释变量就是那些与因变量无关的因素，它们不会直接影响因变量。

就好像你在家里做饭，你知道你弟弟喜欢吃辣，但是你没有告诉他。

这时候，你加不加辣椒就完全取决于你自己了，因为这个决定并不会影响到你弟弟的感受。

现在我们知道了内生解释变量和外生解释变量的区别，那么它们之间有什么关系呢？其实很简单，内生解释变量和外生解释变量之间并没有直接的关系。

它们就像是两个独立的个体，各自有各自的生活。

当然啦，有时候它们之间也会有一些交集，比如说你弟弟既喜欢吃辣又喜欢吃甜食，这时候他喜欢的辣味就会影响到他对甜味的感受。

但是这种情况并不是很常见啦。

内生解释变量和外生解释变量就像是一对双胞胎兄弟，虽然他们长得很像，但是他们的性格和兴趣还是有所不同的。

我们在研究问题的时候，要学会区分他们之间的区别和联系，这样才能更好地解决问题哦！。

第五章内生解释变量的处理

工具变量
Y1 0 1(Y2 ) 2 X 2 (Z1) u
有两个工具变量 Z 2、Z3 最优复工具变量：
Y2* 0 1Z1 2 Z 2 3Z3
实际获得：
Yˆ2 ˆ0 ˆ1Z1 ˆ2Z 2 ˆ3Z3 ˆ 2、ˆ 3应联合显著
X i1 X1 2
i1
i1
内生的影响
n
2 X i1 X1 X i2
E ~1 1
i1 n
X i1 X1 2
i1
E ~1 1 2~1
在两种情况下无偏：
2 0 ~1 0
内生的影响
偏误情况
2 0 2 0
X1 和 X2 正相关正偏误负偏误
X1 和 X2 负相关负偏误正偏误
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 variable）

1

covZ,Y covZ, X
ˆ1
(Zi Z )(Yi Y ) (Zi Z )(X i X )
工具变量
该IV估计量也可以通过两个OLS来获得：
Xˆ ˆ0 ˆ1Z Y 0 1Xˆ u
所以，工具变量估计也可称为2SLS估计
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！

内生解释变量问题

内生解释变量问题
一、内生解释变量：
内生解释变量（Endogenous Explanatory Variables）是指当一个变量不仅会受到其它变量的影响，而且也会影响其它变量，产生互动效应，从而形成稳定相互关系，可以作为符合科学法则的研究变量或解释变量的称。

它们是研究过程中的主体成分，是影响因子，可以指导研究者采取有效策略，促进解释变量作用的发挥。

内生解释变量的作用是用于解释因变量的变化，以及因果关系的发现。

通常在研究中，需要考虑解释变量和受检变量之间的复杂相互关系，以及其独立的作用，以便更好地发现问题本质及其影响。

二、内生解释变量的使用：
1、用于检验因果关系：内生解释变量的使用可以更好地检验因果关系，而不受外部干扰，这是因为内生解释变量在研究过程中不仅会受到其它变量的影响，而且也会影响其它变量，产生互动效应，从而形成稳定相互关系。

2、提高研究质量：内生解释变量的使用可以提高研究质量，因为它可以帮助研究者更好地理解问题本质，更准确地分析解释变量对受检变量的影响，从而更好地控制变量，更准确地预测结果。

3、研究因果机制：使用内生解释变量可以更深入地研究因果机制，揭示变量之间的关系，从而为研究者提供有效的思考及解决方案。

内生性问题原因和处理方法

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。

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. 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。