工具变量法的Stata命令及实例
工具变量检验stata代码
工具变量检验stata代码
工具变量检验Stata代码包括两个步骤：1)构建多重回归模型，2)对每个变量使用t检验进行检验。
第一步，构建多重回归模型：
• 输入数据：在Stata中输入要分析的数据，可以是.dta 格式的文件，也可以是excel格式的文件。
• 定义回归模型：用命令“regress”定义回归模型，其中包括被解释变量、自变量(工具变量)以及各种控制变量。
• 检验零假设：使用“test”命令检验零假设，即所有工具变量的系数均为零，并将统计量输出。
第二步，使用t检验进行检验：
• 计算t统计量：使用“coefplot”命令计算每个因变量的t统计量，其中可以包括每个变量的估计值，标准误差等。
• 检验零假设：对每个统计量进行t检验，复习允许的显著性水平，并根据结果进行判断。
• 检查模型：如果t统计量显著，则说明工具变量在影响因变量上具有显著的作用，此时可以检查模型的准确性，确保其他因素的合理性。
最后需要注意的是，当模型中包含多个工具变量时，往往需要对多个变量进行检验，因此检验工具变量所需的时间会略有延长。
工具变量法stata代码
工具变量法一、引言在社会科学研究中，研究目的往往是要了解某个因果关系的真实效应。
然而，由于存在内生性问题，观察到的相关性常常无法准确反映因果关系。
工具变量法作为一种常用的因果推断方法，在解决内生性问题上具有重要的作用。
本文将介绍工具变量法的基本原理、实施步骤以及在Stata软件中的具体操作。
二、工具变量法的基本原理工具变量法是通过引入外生性强的工具变量，来解决内生性问题。
内生性问题是指在观察数据中，因变量和解释变量之间存在系统性的关联，其关系与模型设定的相关性不同。
这种关联使得直接通过观察数据进行因果推断变得困难。
工具变量要求关联强，与内生解释变量相关，但与干扰项不相关。
通过工具变量法，我们可以利用工具变量对内生解释变量进行保证，从而得到更准确的因果效应估计。
三、工具变量法的实施步骤3.1 确定内生性问题在应用工具变量法之前，首先需要确定所研究的因果关系是否存在内生性问题。
内生性问题可以通过多种方式产生，比如遗漏变量、测量误差等。
在确定内生性问题后，我们需要找到与内生解释变量相关但与干扰项不相关的工具变量。
3.2 选择合适的工具变量选择合适的工具变量是工具变量法的关键步骤。
一个好的工具变量应该满足一定的条件，比如与内生解释变量的相关性、与干扰因素的无关性、外生性等。
常见的工具变量包括自然实验、随机分配等。
在选择工具变量时，需要结合具体研究对象与背景，寻找符合以上条件的工具变量。
3.3 估计工具变量法模型估计工具变量法模型的关键就是进行两步最小二乘法（Two-stage least squares, 2SLS）估计。
第一步，使用工具变量估计内生解释变量；第二步，将第一步估计得到的内生变量代入原始模型进行估计。
在Stata中，可以使用ivregress命令来估计工具变量法模型。
3.4 检验与解释结果在估计完成后，需要对结果进行检验与解释。
常见的检验方法包括工具变量的合理性检验、过度识别检验等。
在解释结果时，需要注意控制其他可能的干扰因素，确保结果的可信度与可靠性。
stata工具变量法：使用2SLS进行ivreg2估计及其检验
stata⼯具变量法：使⽤2SLS进⾏ivreg2估计及其检验转⾃：作为OLS回归不符合假定的问题，还包括解释变量与随机扰动项不相关。
如果出现了违反该假设（即解释变量和随机扰动项相关了）的问题，就需要找⼀个和解释变量⾼度相关的、同时和随机扰动项不相关的变量，作为⼯具变量进⾏回归。
传统来讲，⼯具变量有两个要求：与内⽣变量⾼度相关、与误差项不相关，这两个要求缺⼀不可。
前者的违背会导致弱⼯具，这其中⼀个更有意思的问题是有很多的弱⼯具（many weak instruments）的情况。
⽽后者的违背会使得⼯具变的⽆效（Invalid）。
⼯具变量通常采⽤⼆阶段最⼩⼆乘法（2SLS）进⾏回归，当随机扰动项存在异⽅差或⾃相关的问题，2SLS就不是有效率的，就需要⽤GMM等⽅法进⾏估计，除此之外还需要对⼯具变量的弱⼯具性和内⽣性进⾏检验。
sysuse auto构造⼯具变量结构⽅程初始回归⽅程：mpg = β0+β1turn+β2gear_ratio+µ内⽣变量：turn=z0+z1weight+z2length+z3headroom+ε回归⽅程中内⽣变量为turn，⼯具变量为weight、length、headroom。
2SLS估计1.使⽤ivreg2进⾏2SLS估计ivreg2 mpg gear_ratio (turn=weight length headroom)这⾥运⾏时出现错误提⽰：原因：括号前⾯要有个空格。
结果显⽰：turn变量的估计系数是-1.246，z检验值为-6.33，p值0.000，⼩于0.05，说明turn系数显著，且与mpg呈现负相关。
Underidentification test，⽅程的不可识别检验，得到LM统计值为26.822，p值=0.000，⼩于0.05，强烈拒绝“不可识别”的原假设。
Weak identification test弱⼯具变量检验，得到得到Wald-F统计值为30.303，KP Wald-F统计值为42.063，⼤于所有临界值，说明拒绝“弱⼯具变量”的原假设，即⽅程不存在弱⼯具变量。
stata工具变量法指标
stata工具变量法指标使用Stata工具变量法进行研究引言：在经济学研究中，为了解决内生性问题，研究者常常会使用工具变量法。
Stata是一种流行的统计软件，提供了强大的工具变量法分析功能。
本文将介绍Stata中工具变量法的基本概念、使用方法以及注意事项。
一、什么是工具变量法工具变量法是一种用于解决内生性问题的统计方法。
在经济学研究中，内生性是指自变量与误差项存在相关性，从而导致OLS估计结果的偏误。
工具变量法通过引入一个或多个工具变量来解决内生性问题。
工具变量是与自变量相关但与误差项不相关的变量，可以帮助消除内生性问题。
二、Stata中的工具变量法Stata提供了多种工具变量法的实现方法，包括两阶段最小二乘法（2SLS）、差分工具变量法（DID）和识别方程方法（IVREG）等。
下面以2SLS方法为例，介绍在Stata中如何使用工具变量法进行分析。
1. 数据准备需要准备包含自变量、因变量和工具变量的数据集。
可以使用Stata中的命令导入数据集，或者直接使用已有的数据集。
2. 运行回归模型使用Stata中的命令“regress”来运行普通最小二乘回归模型，得到OLS估计结果。
这一步主要是为了对比工具变量法和OLS方法的差异。
3. 识别方程根据经济理论和实际情况，选择适当的工具变量。
在Stata中，可以使用命令“ivregress”来运行识别方程，得到工具变量的估计结果。
4. 运行工具变量法根据识别方程的结果，使用Stata中的命令“ivregress 2sls”来运行工具变量法。
在命令中指定工具变量和自变量，得到工具变量法的估计结果。
5. 检验工具变量法的有效性使用Stata中的命令“ivregress 2sls”中的选项进行工具变量法的有效性检验，如Hausman检验和Sargan检验。
这些检验可以帮助判断工具变量法是否可靠。
三、使用工具变量法的注意事项在使用Stata进行工具变量法分析时，需要注意以下几点：1. 工具变量的选择：工具变量应该与自变量相关，但与误差项不相关。
stata中工具变量法
stata中工具变量法工具变量法（Instrumental Variable Method）是应用于计量经济学中的一种估计方法，其主要用途是解决回归分析中的内生性（endogeneity）问题。
内生性指的是自变量与误差项之间存在相关性，这种相关性会导致回归分析结果产生偏误和无效性。
在实践中，我们常常会遇到自变量与误差项之间存在内生性的情况。
一个常见的例子是研究教育对收入的影响，如果使用教育水平作为自变量，可能会出现教育水平与遗传因素等不可观测变量的内生性问题。
为了解决这个问题，可以使用工具变量法。
在Stata中，使用工具变量法进行估计有多种方法。
下面我们将介绍其中两种常见的方法。
第一种方法是使用Stata内置的ivregress命令。
该命令提供了一种简单的工具变量法估计的方式。
下面是一个使用ivregress命令进行工具变量法估计的示例：ivregress 2sls y (x = z)其中，y代表因变量，x代表内生自变量，z代表工具变量。
该命令会同时估计两个方程，第一个方程是自变量对因变量的影响，第二个方程是工具变量对内生自变量的影响。
通过估计这两个方程，可以得到调整后的内生自变量的估计值，从而解决内生性问题。
第二种方法是使用Stata的reg命令结合自定义工具变量进行估计。
这种方法相对于使用ivregress命令更加灵活，适用于一些特殊情况。
下面是一个使用reg命令进行工具变量法估计的示例：reg y (x = z)在这个示例中，y代表因变量，x代表内生自变量，z代表工具变量。
通过在reg命令中指定x和z之间的关系，可以实现工具变量法的估计。
需要注意的是，使用reg命令进行工具变量法估计需要确保工具变量满足一些假设条件，比如工具变量与误差项之间不应存在相关性。
总之，Stata中提供了多种方法进行工具变量法的估计。
根据实际问题的需求和假设条件的满足程度，可以选择合适的方法进行估计。
通过使用工具变量法可以有效解决回归分析中的内生性问题，提高估计结果的准确性和有效性。
stata上机实验第五讲 工具变量(IV)
xtreg invest mvalue kstock ,fe est store fixed xtreg invest mvalue kstock ,re est store random hausman fixed random 本题接受原假设，即应该用随机效应。
几个常见问题
1。既然固定效应每个个体都有单独的截距项， 如何获得每个个体的截距项？ xi:reg invest mvalue kstock pany 即LSDV方法或者添加虚拟变量法。
机干扰项的设定上。
怎样选择固定效应和随机效应？
随机效严格要求个体效应与解释变量不相关， 即
Cov(ai,XitB)=0 而固定效应模型并不需要这个假设条件。 这是两种模型选择的关键。
面板数据基本命令
1。指定个体截面变量和时间变量：xtset 2。对数据截面个数、时间跨度的整体描述：
使用grilic.dta估计教育投资的回报率。
变量说明：lw80（80年工资对数），s80 （80年时受教育年限），expr80（80年时工 龄），tenure80（80年时在现单位工作年 限）， iq（智商），med（母亲的教育年 限），kww（在‘knowledge of the World of Work’测试中的成绩），mrt（婚姻虚拟变量， 已婚=1），age（年龄）。
ivregress 2sls lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age), first estat overid ivregress gmm lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age) estat overid
固定效应模型
对于特定的个体i而言，ai 表示那些不随时间 改变的影响因素，如个人的消费习惯、国家 的社会制度、地区的特征、性别等，一般称 其为“个体效应” (individual effects)。如果 把“个体效应”当作不随时间改变的固定性 因素， 相应的模型称为“固定效应”模型。
工具变量法（二）：弱工具变量
⼯具变量法（⼆）：弱⼯具变量世上没有完美的计量⽅法，因为所有的计量⽅法与模型均依赖于⼀定的前提假设。
因此，在估计完计量模型后，通常需要对模型的前提假设进⾏检验，称为 “诊断性检验”（diagnostic checking）或 “模型检验”（model checking）。
⼯具变量法也不例外。
⼯具变量法的成⽴依赖于有效的⼯具变量（valid instruments），即所使⽤的⼯具变量须满⾜相关性（与内⽣解释变量相关）与外⽣性（与扰动项不相关）。
⼯具变量的相关性（Instrument Relevance）在⼤样本下，2SLS为⼀致估计。
但对于⼤多数实践中的有限样本（finite sample），2SLS估计量依然存在偏差（bias），并不以真实参数为其分布的中⼼，即⽽且，如果⼯具变量与内⽣变量的相关性较弱，则 2SLS 的偏差会变得更为严重。
直观来看，2SLS 的基本思想是通过外⽣的⼯具变量，从内⽣变量中分离出⼀部分外⽣变动（exogenous variations），以获得⼀致估计。
如果⼯具变量与内⽣变量的相关性很弱，则通过⼯具变量分离出的内⽣变量之外⽣变动仅包含很少的信息。
因此，利⽤这些少量信息进⾏的⼯具变量法估计就不准确，即使样本容量很⼤也很难收敛到真实的参数值。
这种⼯具变量称为 “弱⼯具变量”（weak instruments）。
弱⼯具变量的后果弱⼯具变量的后果类似于样本容量过⼩，会导致 2SLS 的⼩样本性质变得很差，⽽ 2SLS 的⼤样本分布也可能离正态分布相去甚远，致使基于⼤样本理论的统计推断失效。
下⾯通过蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulation）来直观地考察弱⼯具变量的后果。
考虑最简单的⼀元回归模型，假设其数据⽣成过程（data generating process）为：其中，为内⽣变量，与扰动项相关；⽽的真实系数为 2。
假设样本容量为10,000，并使⽤⼯具变量进⾏ 2SLS 回归。
stata工具变量法案例
stata工具变量法案例Stata工具变量法是一种经济学研究中常用的方法，用于解决内生性问题。
它通过利用某些外生性强的变量作为工具变量，来估计内生变量与因果变量之间的关系。
下面是10个以Stata工具变量法案例为题的内容介绍。
1. 工具变量法的基本原理：介绍工具变量法的基本思想和理论基础，解释为什么需要使用工具变量来解决内生性问题。
2. 数据准备：讲解如何在Stata中导入和准备数据，包括变量的选择和处理，确保数据的质量和可用性。
3. 内生性问题的存在：说明内生性问题在经济学研究中的重要性和普遍存在性，以及内生性问题对实证结果的影响。
4. 工具变量的选择：介绍如何选择合适的工具变量，包括外生性、相关性和可用性等因素的考虑，以及常用的工具变量选择方法。
5. 工具变量法的估计：详细介绍Stata中的工具变量法估计命令，包括IVREG、IVREG2等命令的使用方法和参数解释。
6. 结果解读：解释工具变量法估计结果的含义和解读方法，包括工具变量估计量的一致性和有效性等统计性质。
7. 内生性检验：介绍如何在Stata中进行内生性检验，包括第一阶段回归、Hausman检验等常用的内生性检验方法。
8. IV回归的问题和限制：讨论工具变量法的局限性和可能存在的问题，如工具变量的有效性和外推性等问题。
9. 实证案例分析：以某个具体的经济学研究问题为例，使用Stata 进行实证分析，展示工具变量法的应用过程和结果。
10. 结论和讨论：总结工具变量法的优点和局限性，讨论工具变量法在经济学研究中的应用前景和发展方向。
以上是以Stata工具变量法案例为题的内容介绍，通过对工具变量法的原理、数据准备、工具变量选择、估计方法、结果解读、内生性检验、案例分析等方面的介绍，可以帮助读者更好地理解和应用Stata工具变量法。
stata 截面数据工具变量法
Stata 是一个用于统计数据分析的软件，主要用于经济学、社会科学和生物统计等领域。
在使用 Stata 进行数据分析时，研究人员常常会遇到截面数据和工具变量法的问题。
本文将介绍 Stata 中如何使用截面数据和工具变量法进行分析，并为读者提供使用 Stata 进行数据分析的一般步骤。
1. 什么是截面数据截面数据是指在同一时间或时间点上收集的数据，通常用来描述不同实体（例如人、家庭、公司等）在某一特定时点上的属性和特征。
在经济学中，研究人员经常使用截面数据来分析个体或单位之间的差异，例如收入水平、消费行为、就业情况等。
Stata 软件提供了一系列工具和命令来处理和分析截面数据，包括数据清洗、描述性统计、回归分析等。
2. Stata 中的截面数据分析使用 Stata 进行截面数据分析的一般步骤包括：（1）数据导入：将收集到的截面数据导入到 Stata 软件中。
可以使用Stata 的数据编辑工具或者直接在命令面板中输入相应的命令来进行数据导入。
（2）数据清洗：接下来，对导入的数据进行清洗和处理，包括缺失值处理、异常值检测和处理、变量转换等。
Stata 提供了丰富的数据处理工具和命令，可以帮助研究人员对数据进行清洗和预处理。
（3）描述性统计分析：使用 Stata 中的描述性统计命令对截面数据进行初步分析，包括变量的分布情况、相关性分析等。
这些分析可以帮助研究人员对数据有一个直观的了解，为进一步的分析和建模打下基础。
（4）回归分析：对截面数据进行回归分析是经济学和社会科学研究中常见的分析方法。
Stata 提供了丰富的回归分析命令和工具，可以帮助研究人员进行多元线性回归、逻辑回归、面板数据分析等。
在回归分析中，研究人员可以控制其他影响因素，从而更准确地分析自变量对因变量的影响。
3. 什么是工具变量法工具变量法是一种用于解决内生性（endogeneity）问题的统计方法。
在实际研究中，由于某些原因，自变量和因变量之间存在内生性，并且通常会导致普通最小二乘法（OLS）估计结果的偏误。
stata中工具变量法
stata中工具变量法在Stata 中，工具变量法（Instrumental Variables, IV）是一种处理内生性（endogeneity）问题的方法，通常用于解决因果关系中的回归模型。
内生性问题指的是模型中的某些变量可能与误差项相关，从而导致OLS估计结果的偏误。
工具变量法通过引入一个或多个外生性足够相关但与误差项不相关的变量（称为工具变量）来解决这个问题。
以下是在Stata 中使用工具变量法的一般步骤：1. 确定内生性问题：确定模型中是否存在内生性问题，即某些解释变量与误差项相关。
2. 选择工具变量：选择足够相关但与误差项不相关的工具变量。
这些变量通常被认为是外生的，与误差项独立。
3. 估计工具变量模型：使用Stata 中的`ivregress` 命令估计工具变量模型。
语法如下：```stataivregress 2sls dependent_variable (endogenous_variable = instruments) other_exogenous_variables```其中，`dependent_variable` 是因变量，`endogenous_variable` 是内生变量，`instruments` 是工具变量，`other_exogenous_variables` 是其他外生变量。
例如：```stataivregress 2sls y (x = z) controls```4. 检验工具变量的有效性：使用`ivregress` 命令的`ivendog` 选项来检验工具变量的有效性。
```stataivregress 2sls y (x = z) controls, ivendog(x)```此命令将进行工具变量的内生性检验。
5. 诊断：进行模型诊断，检查模型的合理性和有效性。
2019工具变量法的Stata命令及实例
●本实例使用数据集“grilic.dta”。
●先看一下数据集的统计特征：●考察智商与受教育年限的相关关系：上表显示，智商（在一定程度上可以视为能力的代理变量）与受教育年限具有强烈的正相关关系（相关系数为0.51）。
●作为一个参考系，先进行OLS回归，并使用稳健标准差：其中expr, tenure, rns, smsa均为控制变量，而我们主要感兴趣的是变量受教育年限（s）。
回归的结果显示，教育投资的年回报率为10.26%，这个似乎太高了。
可能的原因是，由于遗漏变量“能力”与受教育正相关，故“能力”对工资的贡献也被纳入教育的贡献，因此高估了教育的回报率。
●引入智商iq作为能力的代理变量，再进行OLS回归：虽然教育的投资回报率有所下降，但是依然很高。
●由于用iq作为能力的代理变量有测量误差，故iq是内生变量，考虑使用变量（med（母亲的受教育年限）、kww（在“knowledge of the World of Work”中的成绩）、mrt（婚姻虚拟变量，已婚=1）age（年龄））作为iq的工具变量，进行2SLS回归，并使用稳健的标准差：在此2SLS回归中，教育回报率反而上升到13.73%，而iq对工资的贡献居然为负值。
使用工具变量的前提是工具变量的有效性。
为此，进行过度识别检验，考察是否所有的工具变量均外生，即与扰动项不相关：结果强烈拒绝所有工具变量均外生的原假设。
●考虑仅使用变量（med, kww）作为iq的工具变量，再次进行2SLS回归，同时显示第一阶段的回归结果：上表显示，教育的回报率为6.08%，较为合理，再次进行过度识别检验：接受原假设，认为（med，kww）外生，与扰动项不相关。
●进一步考察有效工具变量的第二个条件，即工具变量与内生变量的相关性。
从第一阶段的回归结果可以看出，工具变量对内生变量具有较好的解释力。
更正式的检验如下：从以上结果可以看出，虽然Shea’s partial R^2不到0.04，但是F统计量为13.40>10。
工具变量法（IV）的Stata操作
⼯具变量法（IV）的Stata操作Stata操作⼯具变量法的难点在于找到⼀个合适的⼯具变量并说明其合理性，Stata操作其实相当简单，只需⼀⾏命令就可以搞定，我们通常使⽤的⼯具变量法的Stata命令主要就是ivregress命令和ivreg2命令。
ivregress命令ivregress命令是Stata⾃带的命令，⽀持两阶段最⼩⼆乘（2SLS）、⼴义矩估计（GMM）和有限信息最⼤似然估计（LIML）三种⼯具变量估计⽅法，我们最常使⽤的是两阶段最⼩⼆乘法（2SLS），因为2SLS最能体现⼯具变量的实质，并且在球形扰动项的情况下，2SLS是最有效率的⼯具变量法。
顾名思义，两阶段最⼩⼆乘法（2SLS）需要做两个回归：（1）第⼀阶段回归：⽤内⽣解释变量对⼯具变量和控制变量回归，得到拟合值。
（2）第⼆阶段回归：⽤被解释变量对第⼀阶段回归的拟合值和控制变量进⾏回归。
如果要使⽤2SLS⽅法，我们只需在ivregress后⾯加上2sls即可，然后将内⽣解释变量lnjinshipop和⼯具变量bprvdist放在⼀个⼩括号中，⽤=号连接。
选项first表⽰报告第⼀阶段回归结果，选项cluster()表⽰使⽤聚类稳健的标准误。
ivregress 2sls lneduyear (lnjinshipop=bprvdist) lnnightlight lncoastdist tri suitability lnpopdensity urbanrates i.provid , first cluster(provid)第⼀阶段回归结果First-stage regressions-----------------------Number of obs = 274No. of clusters = 28F( 7, 239) = 85.27Prob > F = 0.0000R-squared = 0.6487Adj R-squared = 0.5988Root MSE = 0.4442------------------------------------------------------------------------------| Robustlnjinshipop | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------lnnightlight | .183385 .0682506 2.690.008 .0489354 .3178346lncoastdist | .0350333 .0771580.450.650 -.1169634 .1870299tri | 1.06676 .5637082 1.890.060 -.0437105 2.177231suitability | -.0769726 .0549697 -1.400.163 -.1852596 .0313144lnpopdensity | .196144 .0843727 2.320.021 .0299349 .3623532urbanrates | 3.352916 1.687109 1.990.048 .029414 6.676419|provid |12 | .2051006 .0551604 3.720.000 .096438 .313763213 | -1.890425 .0951146 -19.880.000 -2.077795 -1.703055......64 | -1.301895 .1581021 -8.230.000 -1.613346 -.9904433|bprvdist | -.0846917 .0107859 -7.850.000 -.1059393 -.0634441_cons | 2.126233 .9791046 2.170.031 .1974567 4.05501------------------------------------------------------------------------------从表中可以看出，⼯具变量bprvdist的系数为-0.085，标准误为0.011，在1%的⽔平上显著。
高维回归stata工具变量法命令
高维回归stata工具变量法命令
在高维回归分析中，Stata工具变量法的命令是`ivregress`和`ivreg2`。
其中，`ivregress`是Stata自带的命令，支持两阶段最小二乘（2SLS）、广义矩估计（GMM）和有限信息最大似然估计（LIML）三种工具变量估计方法。
而`ivreg2`是一个更新的命令，支持更多的工具变量估计方法。
使用`ivregress`命令时，需要提供因变量、内生解释变量、工具变量和控制变量。
命令会自动进行两阶段最小二乘回归，第一阶段回归使用内生解释变量对工具变量和控制变量进行回归，得到拟合值，第二阶段回归使用被解释变量对第一阶段回归的拟合值和控制变量进行回归。
如果需要控制固定效应或进行聚类分析，可以使用选择项`absorb`和
`cluster`。
选择项`first`可以报告第一阶段回归的结果。
选择项`endog`可以检验内生解释变量是否为内生变量，即进行内生性检验。
请注意，使用工具变量法需要找到一个合适的工具变量并说明其合理性，这是工具变量法的难点。
另外，由于模型设定错误或数据问题，工具变量法可能无法完全消除内生性问题，因此在使用时需要谨慎。
工具变量法的Stata命令和实例
工具变量法的Stata命令及实例●本实例使用数据集“grilic.dta”。
●先看一下数据集的统计特征：. sumVariable Obs Mean Std. Dev. Min Maxrns 758 .2691293 .4438001 0 1rns80 758 .292876 .4553825 0 1mrt 758 .5145119 .5001194 0 1mrt80 758 .8984169 .3022988 0 1smsa 758 .7044855 .456575 0 1smsa80 758 .7124011 .452942 0 1med 758 10.91029 2.74112 0 18iq 758 103.8562 13.61867 54 145kww 758 36.57388 7.302247 12 56year 758 69.03166 2.631794 66 73age 758 21.83509 2.981756 16 30age80 758 33.01187 3.085504 28 38s 758 13.40501 2.231828 9 18s80 758 13.70712 2.214693 9 18expr 758 1.735429 2.105542 0 11.444expr80 758 11.39426 4.210745 .692 22.045tenure 758 1.831135 1.67363 0 10tenure80 758 7.362797 5.05024 0 22lw 758 5.686739 .4289494 4.605 7.051lw80 758 6.826555 .4099268 4.749 8.032●考察智商与受教育年限的相关关系：. corr iq s(obs=758)iq siq 1.0000s 0.5131 1.0000上表显示.智商（在一定程度上可以视为能力的代理变量）与受教育年限具有强烈的正相关关系（相关系数为0.51）。
工具变量两阶段最小二乘法stata
工具变量两阶段最小二乘法stata工具变量（Instrumental Variables）是一种经济学研究中常用的一种分析工具，它可以解决内生性问题，有效提升研究结果的准确性和可靠性。
然而在实践中，由于实际数据的复杂性和噪声干扰的影响，如何正确地应用工具变量的方法成为了关键问题。
本文将介绍工具变量两阶段最小二乘法，并结合stata软件进行具体操作。
1. 工具变量的原理概述工具变量是一种利用外生性变量替代内生性变量的方法。
在回归分析中，如果变量间存在内生性，即自变量与误差项存在相关性，那么使用传统的最小二乘法得到的估计结果将是偏误的。
这时，可以引入一个外生性变量作为工具变量，通过工具变量的作用将内生性变量与误差项的相关性消除，从而得到准确的估计结果。
2. 工具变量两阶段最小二乘法步骤（1）首先，需要选择一个或多个外生性变量作为工具变量。
这些变量需要满足两个条件：一是与内生变量相关，二是与因变量不相关。
（2）将工具变量与内生变量拟合一个回归方程并得到拟合值（第一阶段回归），将拟合值代入原方程得到新的估计方程。
（3）在新的估计方程中，工具变量被作为自变量进行回归分析，得到最小二乘估计量。
（4）通过判断估计值的显著水平以及其他统计性质，可以检验结果的准确性。
3. STATA软件操作步骤以研究收入对教育的影响为例，演示工具变量两阶段最小二乘法在STATA软件中的操作步骤。
（1）读入数据将所需数据导入STATA软件，例如使用以下命令：use education, clear（2）第一阶段回归运行以下命令进行第一阶段回归，得到工具变量的拟合值。
ivreg income (years = exog)其中“exog”是外生性变量，”income”是因变量，“years”是内生变量。
拟合值可以通过以下命令得到：predict yfit其中“yfit”是自定义的新变量名。
（3）第二阶段回归运行以下命令进行第二阶段回归，得到准确的估计值。
stata的u型关系工具变量法
stata的u型关系工具变量法Stata的u型关系工具变量法引言：在经济学和社会科学研究中，我们常常面临着因果关系的推断问题。
然而，由于自然实验的不可行性，我们无法直接观察到所有可能的结果。
为了解决这个问题，研究者们常常利用工具变量法来处理内生性问题。
本文将介绍Stata软件中的一种工具变量法——u型关系工具变量法，并讨论其应用和优势。
1. 工具变量法简介工具变量法是一种用来解决内生性问题的统计方法。
在经济学研究中，内生性指的是某个自变量与误差项之间存在相关关系，从而导致回归结果的偏误。
工具变量法的基本思想是利用一个或多个与内生变量高度相关但与误差项无关的变量作为“工具变量”，通过两阶段最小二乘法来估计内生变量的系数。
2. u型关系工具变量法在一些研究中，我们可能遇到自变量与因变量之间存在非线性关系的情况。
此时，传统的线性工具变量法可能无法有效地估计因果效应。
针对这种情况，Stata提供了一种u型关系工具变量法。
u型关系工具变量法的核心思想是引入一个非线性的工具变量来处理u型关系。
具体来说，该方法通过将自变量的平方项作为工具变量，来捕捉自变量与因变量之间的非线性关系。
这种方法可以有效地解决因果效应的非线性估计问题。
3. u型关系工具变量法的应用u型关系工具变量法在实证研究中有着广泛的应用。
以教育经济学为例，研究者常常关注教育水平对收入的影响，并希望探讨该关系是否存在非线性效应。
利用u型关系工具变量法，研究者可以更准确地估计教育水平对收入的因果效应，并得出更精确的结论。
u型关系工具变量法还可以应用于医学研究、环境经济学等领域。
在医学研究中，研究者可能对某种治疗方法对患者健康状况的影响感兴趣。
通过引入自变量的平方项作为工具变量，研究者可以更好地探究治疗方法对健康状况的非线性效应。
4. u型关系工具变量法的优势相比于传统的线性工具变量法，u型关系工具变量法具有以下几个优势：u型关系工具变量法可以更准确地估计因果效应。
STATA常用命令总结(34个含使用示例)
STATA常用命令总结（34个含使用示例）1. clear：清空当前工作空间中的数据。
示例：clear2. use：加载数据文件。
示例：use "data.dta"3. describe：查看数据文件的基本信息。
示例：describe4. summarize：统计数据的描述性统计量。
示例：summarize var1 var2 var35. tabulate：制作数据的列联表。
示例：tabulate var1 var26. scatter：绘制散点图。
示例：scatter x_var y_var7. histogram：绘制直方图。
示例：histogram var8. boxplot：绘制箱线图。
示例：boxplot var1 var29. ttest：进行单样本或双样本t检验。
示例：ttest var, by(group_var)10. regress：进行最小二乘法线性回归分析。
示例：regress dependent_var independent_var1 independent_var211. logistic：进行逻辑斯蒂回归分析。
示例：logistic dependent_var independent_var1 independent_var212. anova：进行方差分析。
示例：anova dependent_var independent_var13. chi2：进行卡方检验。
示例：chi2 var1 var214. correlate：计算变量之间的相关系数。
示例：correlate var1 var2 var315. replace：替换数据中的一些值。
示例：replace var = new_value if condition16. drop：删除变量或观察。
示例：drop var17. rename：重命名变量。
示例：rename old_var new_var18. generate：生成新变量。
stata 最小二乘法工具变量
stata 最小二乘法工具变量
Stata最小二乘法工具变量是一种重要的统计方法，它可以用于处理存在内生性问题的回归分析。
当我们在进行回归分析时，如果存在内生性问题，那么所得到的估计结果会存在偏差，从而影响到结果的准确性。
为了解决这个问题，我们可以使用工具变量法，通过引入一个或多个工具变量，来消除内生性问题。
在Stata中，最小二乘法工具变量可以用ivregress命令来实现。
ivregress命令支持单一工具变量和多个工具变量的情况，可以进行一系列的检验和统计量的计算。
比如，我们可以使用ivregress命令来计算工具变量估计量、检验内生性问题、计算Hausman测试和Sargan-Hansen测试等。
具体来说，使用ivregress命令需要输入三个主要的参数：第一个参数是因变量，第二个参数是自变量，第三个参数是工具变量。
除此之外，还需要设定一些其他的选项，比如工具变量是否可靠、估计结果的标准误等。
总之，在进行回归分析时，如果存在内生性问题，我们可以使用Stata最小二乘法工具变量来解决这个问题，从而得到更准确的结果。
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工具变量法的Stata命令及实例●本实例使用数据集“grilic.dta”。
●先看一下数据集的统计特征：. sumVariable Obs Mean Std. Dev. Min Maxrns 758 .2691293 .4438001 0 1rns80 758 .292876 .4553825 0 1mrt 758 .5145119 .5001194 0 1mrt80 758 .8984169 .3022988 0 1smsa 758 .7044855 .456575 0 1smsa80 758 .7124011 .452942 0 1med 758 10.91029 2.74112 0 18iq 758 103.8562 13.61867 54 145kww 758 36.57388 7.302247 12 56year 758 69.03166 2.631794 66 73age 758 21.83509 2.981756 16 30age80 758 33.01187 3.085504 28 38s 758 13.40501 2.231828 9 18s80 758 13.70712 2.214693 9 18expr 758 1.735429 2.105542 0 11.444expr80 758 11.39426 4.210745 .692 22.045tenure 758 1.831135 1.67363 0 10tenure80 758 7.362797 5.05024 0 22lw 758 5.686739 .4289494 4.605 7.051lw80 758 6.826555 .4099268 4.749 8.032●考察智商与受教育年限的相关关系：. corr iq s(obs=758)iq siq 1.0000s 0.5131 1.0000上表显示，智商（在一定程度上可以视为能力的代理变量）与受教育年限具有强烈的正相关关系（相关系数为0.51）。
●作为一个参考系，先进行OLS回归，并使用稳健标准差：. reg lw s expr tenure rns smsa,rLinear regression Number of obs = 758 F(5, 752) = 84.05 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.3521 Root MSE = .34641Robustlw Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]s .102643 .0062099 16.53 0.000 .0904523 .1148338 expr .0381189 .0066144 5.76 0.000 .025134 .0511038 tenure .0356146 .0079988 4.45 0.000 .0199118 .0513173 rns -.0840797 .029533 -2.85 0.005 -.1420566 -.0261029 smsa .1396666 .028056 4.98 0.000 .0845893 .194744 _cons 4.103675 .0876665 46.81 0.000 3.931575 4.275775.其中expr, tenure, rns, smsa均为控制变量，而我们主要感兴趣的是变量受教育年限（s）。
回归的结果显示，教育投资的年回报率为10.26%，这个似乎太高了。
可能的原因是，由于遗漏变量“能力”与受教育正相关，故“能力”对工资的贡献也被纳入教育的贡献，因此高估了教育的回报率。
引入智商iq作为能力的代理变量，再进行OLS回归：. reg lw s iq expr tenure rns smsa,rLinear regression Number of obs = 758 F(6, 751) = 71.89 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.3600 Root MSE = .34454Robustlw Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]s .0927874 .0069763 13.30 0.000 .0790921 .1064826 iq .0032792 .0011321 2.90 0.004 .0010567 .0055016 expr .0393443 .0066603 5.91 0.000 .0262692 .0524193 tenure .034209 .0078957 4.33 0.000 .0187088 .0497092 rns -.0745325 .0299772 -2.49 0.013 -.1333815 -.0156834 smsa .1367369 .0277712 4.92 0.000 .0822186 .1912553 _cons 3.895172 .1159286 33.60 0.000 3.667589 4.122754虽然教育的投资回报率有所下降，但是依然很高。
由于用iq作为能力的代理变量有测量误差，故iq是内生变量，考虑使用变量（med（母亲的受教育年限）、kww（在“knowledge of the World of Work”中的成绩）、mrt（婚姻虚拟变量，已婚=1）age（年龄））作为iq的工具变量，进行2SLS回归，并使用稳健的标准差：Instrumental variables (2SLS) regression Number of obs = 758 Wald chi2(6) = 355.73 Prob > chi2 = 0.0000 R-squared = 0.2002 Root MSE = .38336Robustlw Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]iq -.0115468 .0056376 -2.05 0.041 -.0225962 -.0004974 s .1373477 .0174989 7.85 0.000 .1030506 .1716449 expr .0338041 .0074844 4.52 0.000 .019135 .0484732 tenure .040564 .0095848 4.23 0.000 .0217781 .05935 rns -.1176984 .0359582 -3.27 0.001 -.1881751 -.0472216 smsa .149983 .0322276 4.65 0.000 .0868182 .2131479 _cons 4.837875 .3799432 12.73 0.000 4.0932 5.58255Instrumented: iqInstruments: s expr tenure rns smsa med kww mrt age在此2SLS回归中，教育回报率反而上升到13.73%，而iq对工资的贡献居然为负值。
使用工具变量的前提是工具变量的有效性。
为此，进行过度识别检验，考察是否所有的工具变量均外生，即与扰动项不相关：. estat overidTest of overidentifying restrictions:Score chi2(3) = 51.5449 (p = 0.0000)结果强烈拒绝所有工具变量均外生的原假设。
考虑仅使用变量（med, kww）作为iq的工具变量，再次进行2SLS回归，同时显示第一阶段的回归结果：First-stage regressionsNumber of obs = 758 F( 7, 750) = 47.74 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.3066 Adj R-squared = 0.3001 Root MSE = 11.3931Robustiq Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]s 2.467021 .2327755 10.60 0.000 2.010052 2.92399 expr -.4501353 .2391647 -1.88 0.060 -.9196471 .0193766 tenure .2059531 .269562 0.76 0.445 -.3232327 .7351388 rns -2.689831 .8921335 -3.02 0.003 -4.441207 -.938455 smsa .2627416 .9465309 0.28 0.781 -1.595424 2.120907 med .3470133 .1681356 2.06 0.039 .0169409 .6770857 kww .3081811 .0646794 4.76 0.000 .1812068 .4351553 _cons 56.67122 3.076955 18.42 0.000 50.63075 62.71169Instrumental variables (2SLS) regression Number of obs = 758 Wald chi2(6) = 370.04 Prob > chi2 = 0.0000 R-squared = 0.2775 Root MSE = .36436Robustlw Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]iq .0139284 .0060393 2.31 0.021 .0020916 .0257653 s .0607803 .0189505 3.21 0.001 .023638 .0979227 expr .0433237 .0074118 5.85 0.000 .0287968 .0578505 tenure .0296442 .008317 3.56 0.000 .0133432 .0459452 rns -.0435271 .0344779 -1.26 0.207 -.1111026 .0240483 smsa .1272224 .0297414 4.28 0.000 .0689303 .1855146 _cons 3.218043 .3983683 8.08 0.000 2.437256 3.998831Instrumented: iqInstruments: s expr tenure rns smsa med kww上表显示，教育的回报率为6.08%，较为合理，再次进行过度识别检验：. estat overidTest of overidentifying restrictions:Score chi2(1) = .151451 (p = 0.6972)接受原假设，认为（med，kww）外生，与扰动项不相关。