内生性问题原因和处理方法
什么是2sls
内生性问题实例（转自人大经济论坛）作者：蒋人杰以前发的东西研究领域过于狭窄，今天发一个估计大家都感兴趣的话题：内生性。
国内杂志上的文章很多是不控制内生性问题的，但是，学过计量的人都知道，不控制内生性问题的文章，说得极端点，应该被称为“垃圾”（这话我也是从麦克法登的一个弟子那里听来的）。
接下来，我想简单的梳理一下内生性问题，同时以最近读到的一篇文章为例，看看top journal paper是如何处理这个问题的。
关于公司金融领域里的内生性问题的一个比较好的综述是Roberts, Michael R. and Whited, Toni M., Endogeneity in Empirical Corporate Finance (August 30, 2011). Simon School Working Paper No. FR 11-29. Available at SSRN:[url=/abstract=1748604]/abstract=1748604[/ur l] or /10.2139/ssrn.1748604总的说来，内生性主要由以下原因造成：1. 遗漏变量：如果遗漏的变量与其他解释变量不相关，一般不会造成问题。
否则，就会造成解释变量与残差项相关，从而引起内生性问题。
2. 解释变量与被解释变量相互影响3. 度量误差（measurement error）：由于关键变量的度量上存在误差，使其与真实值之间存在偏差，这种偏差可能会成为回归误差（regression error）的一部分，从而导致内生性问题。
解决内生性问题的方法主要有：1.工具变量法（IV）这种方法相信大家都已经学过，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two stage least squares (2SLS) estimator。
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。
内生性问题
导致内生性的主要原因
1：遗漏变量，且遗漏变量与引入模型的其他 变量相关。 2：解释变量和被解释变量相互作用，相互影 响，互为因果。
有内生性仍有OLS估计的后果
• 系数估计有偏且不一致。 • 举例说明： • 数学证明：略
内生性问题的解决： 工具变量估计
• 工具变量：假定我们有一个可观测到的变 量Ｚ，它满足两个假定 (1): Z与U不相关，即Cov(Z,U)=0; (2): Z与X相关，即Cov(Z,X) ≠ 0. 我们则称Z是X的工具变量 （instrumental variable 简称IV） 举例：
IV与OLS的取舍
（2）所以，当内生性程度不严重或者好的工 具变量找不到时，还不如用OLS。反之， 当内生性程度严重时，就一定要想办法解 决，否则，OLS估计就是不可接受的，当 然，差的IV同样是不可接受的。
好的工具变量的识别
(1): Z与U不相关，即Cov(Z,U)=0; 由于U无法观察，因而难以用正式的工具 进行测量，通常由经济理论来使人们相信 (2): Z与X相关，即Cov(Z,X) ≠ 0. 将X对Z回归即可，看看X的系数是否显著 易于零？
十四讲 内生性问题
本讲内容
• 什么是内生性 • 导致内生性的主要原因 • 有内生性仍有OLS估计的后果 • 内生性的解决办法——工具变量估计 • 内生性的诊断 • 内生性的其它解决办法
什么是内生性
• 内生性：就是模型中的一个或多个解释变 量与随机扰动项相关。或者写成: COV（ui，Xi） ≠ 0 。
两个注意事项
• IV法适合于大样本， • 工具变量除了满足 (1): Z与U不相关，即Cov(Z,U)=0; (2): Z与X相关，即Cov(Z,X) ≠ 0. 这两个条件外，工具变量Z应该与Y不直接相 关。为什么？
内生性的例子
内生性的例子【篇一：内生性的例子】以前发的东西研究领域过于狭窄，今天发一个估计大家都感兴趣的话题：内生性。
国内杂志上的文章很多是不控制内生性问题的，但是，学过计量的人都知道，不控制内生性问题的文章，说得极端点，应该被称为垃圾（这话我也是从麦克法登的一个弟子那里听来的）。
接下来，我想简单的梳理一下内生性问题，同时以最近读到的一篇文章为例，看看top journal paper是如何处理这个问题的。
关于公司金融领域里的内生性问题的一个比较好的综述是总的说来，内生性主要由以下原因造成：1. 遗漏变量：如果遗漏的变量与其他解释变量不相关，一般不会造成问题。
否则，就会造成解释变量与残差项相关，从而引起内生性问题。
2. 解释变量与被解释变量相互影响3. 度量误差（measurement error）：由于关键变量的度量上存在误差，使其与真实值之间存在偏差，这种偏差可能会成为回归误差（regression error）的一部分，从而导致内生性问题。
解决内生性问题的方法主要有：1.工具变量法（iv）这种方法相信大家都已经学过，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two stage least squares (2sls) estimator。
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. 自然实验法就是找到一个事件，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。
3.difference-in-difference （did）法思想是按照一定的标准，找到与样本match的控制组。
在假设外在冲击同时影响两个组别的情况下，做差来剔除掉外界冲击的影响。
4. 动态panel思想是将解释变量和被解释变量的滞后项作为iv好了，说了这么多，给大家举一个例子，这是我最近看到的最让我难忘的一篇文章。
企业集群内生性风险的成因与防治
企业集群内生性风险的成因与防治企业集群在产生后，各种集群风险会伴随着集群的生命周期而产生和累积，最终将会导致企业集群的衰退甚至衰亡。
在这些集群风险中，内生性风险是导致企业集群衰退的根本原因。
本文对企业集群内生性风险的形成原因进行分析，并在此基础上提出防治集群内生性风险的对策。
标签：企业集群内生性风险风险防治企业集群作为一种介于市场与科层组织之间的网络组成形式，在其产生后，由于具有强大的辐射力，以及竞争力，对提升区域产业竞争力，发展区域经济起到了极大的推动作用。
世界越来越多的国家和地区都将企业集群视为一种促进经济发展的重要策略。
在我国，20世纪90年代以后，在广东、江浙一带也涌现出一批中小企业集群，对当地经济的发展起到了很强的推动作用。
然而，在这些企业集群发展的同时，一些曾经辉煌一时的企业集群，尤其是哪些结构比较单一的企业集群却陷入衰退，失去原来的竞争优势，致使该区域的经济发展陷入困境。
通过研究后发现，企业集群在形成和发展的过程中，那些推动企业集群发展的因素，也会同时给企业集群带来风险，成为导致企业集群衰退的主要原因。
一、企业集群内生性风险的形成原因1.企业集群内部的专业化分工导致集群纵向价值链上各个企业资产专用性的提高，降低了集群内企业和整个企业集群对外部环境的应变能力专业化分工使得处于企业集群内部纵向价值链上企业合作关系更紧密，相互依赖性更强。
而且由于每个企业都是在具有相对生产优势的领域从事生产，大大提高了企业的效率。
但是，由于处于价值链上的不同企业专门从事生产领域的不同，生产过程中就需要投入大量不同的专用性资产。
随着专业化分工的持续深化，资产的专用性将会不断提高，这就意味着企业难以从价值链中推出，企业资产越来越难以移作他用或者是即使能移作他用也只能实现很小的价值。
因此，专业化分工将会导致纵向价值链上企业专用性资产投资风险增大，企业也会因为专用性资产的增加而对外界缺乏灵活的应变能力。
此外，专业化分工使得企业集群内纵向价值链上企业间的依赖程度增强，一旦某一个企业出现问题，价值链上的其他企业也将会出现“一损俱损”的连锁反应。
计量经济学试题计量经济学中的内生性问题与解决方法
计量经济学试题计量经济学中的内生性问题与解决方法计量经济学是经济学领域中重要的研究方法之一，通过使用统计分析和经济理论，可以用来研究经济现象的数量关系。
在计量经济学中，内生性问题是研究过程中常常面临的一个重要挑战。
本文将探讨内生性问题的定义、原因以及解决方法。
1. 内生性问题的定义内生性问题是指在计量经济分析中，变量间的相关关系可能不准确反映真实因果关系的情况。
简而言之，研究中的内生性问题会导致我们很难判断变量之间的因果关系。
为了更好地理解内生性问题，我们可以考虑以下案例：假设我们研究肥胖与健康之间的关系。
然而，我们发现肥胖与健康之间的关系并不简单，而是与收入也有关系。
这意味着收入可能同时影响到肥胖和健康的变量，从而产生内生性问题。
2. 内生性问题的原因内生性问题的产生可以归因于多种因素，其中最常见的原因包括遗漏变量、反向因果、同时发生性等。
首先，遗漏变量是内生性问题最常见的原因之一。
如果在研究中忽略了对结果变量和解释变量的同时影响的变量，我们将难以判断因果关系，从而产生内生性问题。
其次，反向因果指的是因果关系被反向解释的情况。
例如，我们研究教育对收入的影响，如果我们并未考虑到择业选择方面的影响，而单独将教育与收入联系起来，就可能存在内生性问题。
另外，同时发生性也是导致内生性问题的原因之一。
即两个或多个变量同时发生，导致我们无法准确地判断它们之间的因果关系。
3. 解决内生性问题的方法为了解决内生性问题，计量经济学提出了一系列的方法和技术。
下面将介绍几种常见的解决方法。
第一种方法是工具变量法。
工具变量是一种可以在研究中代表其他变量的变量。
通过引入工具变量，我们可以使用工具变量回归来估计原因变量对结果变量的效应。
当然，工具变量的选择应满足一定的条件，以确保其有效性。
第二种方法是差分法。
差分法是通过对同一个体或群体在不同时期的数据进行比较，来控制内生性问题。
通过比较不同时间点的数据，我们可以消除一些可能导致内生性问题的因素。
内生性问题的研究与解决
内生性问题的研究与解决近年来，内生性问题成为各领域面临的一大挑战。
然而，什么是内生性问题呢？简单来说，内生性问题是指一个系统内部因素所导致的一系列负面影响。
例如，在经济领域中，内生性问题指的是因为一个系统内部的因素，如政策、市场失灵等，导致经济衰退、通货膨胀等问题。
这类问题在各个领域中都有着普遍性，如医学、教育、社会等领域。
内生性问题的研究已经成为了很多学者的研究方向。
许多学者已经开始研究内生性问题的原因以及如何解决它们，以期帮助政策制定者和其他相关方应对这一问题。
在研究内生性问题时，我们需要了解其产生的原因。
例如，在经济领域中，内生性问题通常是由市场失灵引起。
市场失灵是由于各种原因，如外界的干扰、不完全信息以及市场力量的不平衡等。
这些因素都会导致市场效率下降，从而引发内生性问题。
解决内生性问题需要寻找办法来消除其根源。
例如，在医学领域中，内生性问题可能是由于缺乏预防措施而引起的。
解决问题的方法可能是通过提供更好的预防措施，以便确保治疗措施的有效性。
同样在经济领域中，解决内生性问题需要通过增加市场透明度、改善监管等手段来减少市场失灵现象。
然而，解决内生性问题需要一个系统的方法来处理。
这个方法可能包括政策制定、数据分析、模型建立等。
例如，在教育领域中，政策制定者需要考虑如何建立一个能够激励学生继续学习的环境。
这需要分析教育系统中的所有因素，并确保适当的政策被制定出来。
总之，内生性问题是一个在各个领域中都存在的问题。
研究内生性问题和解决这些问题需要跨学科的方法。
我们需要用系统的方法来分析和解决这一问题，以实现更可持续的发展和更好地解决社会问题。
因果推断的统计方法
因果推断的统计方法在统计学中，因果推断是一种重要的应用领域，它利用统计方法和模型来评估变量之间的因果关系。
因果关系可以分为三种类型：直接因果关系、间接因果关系和不确定性因果关系。
直接因果关系是指一个事件直接导致另一个事件，如服药后血压下降。
在这种关系中，事件之间的是明确的，而且可以通过实验或观测数据进行验证。
间接因果关系是指一个事件通过另一个或多个中介变量对另一个事件产生影响，如吸烟导致肺癌。
在这种情况下，事件之间的是间接的，需要更多的证据来证实。
不确定性因果关系是指事件之间的无法确定，可能存在其他因素干扰，如天气对出行的影响。
在这种情况下，我们需要更多的信息和实验来排除其他因素的影响。
在进行因果推断时，常用的统计方法包括差分法、协方差分析法、相关系数法等。
差分法是一种用于评估两个或多个组之间差异的方法，可以用来研究因果关系。
例如，在评估某种药物对血压的影响时，可以将患者分为实验组和对照组，并比较他们血压的差异。
协方差分析法是一种用于分析两个或多个变量之间关系的方法，可以用来研究因果关系。
例如，在研究吸烟对健康的影响时，可以分析吸烟人群和健康人群之间的协方差。
相关系数法是一种用于衡量两个变量之间相关程度和方向的方法，可以用来研究因果关系。
例如，在研究气候变化对海平面上升的影响时，可以计算温度和海平面上升之间的相关系数。
以上这些方法都有其优点和局限性。
差分法和协方差分析法可以对数据进行定量分析，但需要严格的假设条件和数据质量。
相关系数法可以简单直观地衡量变量之间的关系，但它并不能说明因果关系的方向和强度。
实际应用中，我们需要结合具体问题和数据特征，选择合适的因果推断方法。
同时，也需要严格遵守科学原则和研究规范，保证研究的科学性和可靠性。
总之，因果推断的统计方法在科学研究和社会实践中具有重要的应用价值。
通过这些方法，我们可以更好地理解和掌握变量之间的关系，为政策制定和决策提供科学依据。
然而，这些方法也有其局限性和挑战，需要我们在实践中不断探索和完善。
社会学定量分析中的内生性问题
社会学定量分析中的内生性问题一、本文概述本文旨在探讨社会学定量分析中的内生性问题，分析其对研究结果的影响，以及提出相应的处理策略。
内生性问题在社会学研究中具有重要的理论和实践意义，因为它可能导致研究结果的偏误，甚至改变研究结论的方向。
本文首先将对内生性问题的概念进行界定，明确其在社会学定量分析中的地位。
接着，我们将回顾内生性问题在社会学领域的研究现状，包括已有的理论探讨和实证分析。
在此基础上，本文将深入剖析内生性问题的产生原因，探讨其对研究结果的具体影响。
我们将提出一些处理内生性问题的策略和方法，以期为社会学定量分析提供更为准确、可靠的研究结果。
通过本文的研究，我们希望能够增强社会学研究者对内生性问题的认识和理解，推动社会学定量分析方法的不断完善和发展。
二、内生性问题的定义与类型内生性问题在社会学定量分析中是一个核心概念，它涉及到因果关系的准确识别。
简单来说，内生性问题指的是在回归分析中，解释变量与误差项之间存在相关性，这种相关性会导致回归系数的估计值出现偏差，从而影响我们对因果关系的判断。
内生性问题的出现通常源于以下两种情况：一是遗漏变量，即模型中未包含所有与因变量和自变量相关的变量，这些遗漏的变量可能会导致估计结果的偏误；二是测量误差，即变量的观测值与其真实值之间存在差异，这种差异也可能引起内生性问题。
内生性问题的类型多样，常见的主要有以下几种：选择偏差（Selection Bias）、遗漏变量偏差（Omitted Variable Bias）、同时性偏差（Simultaneity Bias）以及样本选择偏差（Sample Selection Bias）等。
选择偏差通常发生在样本选择过程中，导致样本不具有代表性；遗漏变量偏差则是因为模型中遗漏了与因变量和自变量都相关的变量；同时性偏差多发生在自变量和因变量相互影响的情况下，使得传统的回归分析方法无法准确识别因果关系；样本选择偏差则是因为样本选择过程中存在的某种系统性偏差，导致估计结果不准确。
内生性问题
内生性问题引言：内生性问题是指与一个系统、组织或现象内在联系紧密、相互影响、互为因果的问题。
这些问题既不是纯粹由外部因素所引起，也不是完全由内部因素所导致，而是两者相互作用的结果。
内生性问题在社会科学领域尤为常见，包括经济学、政治学、社会学等。
一、内生性问题的定义内生性问题在研究中意味着变量之间存在相互影响关系，不仅自变量影响因变量，同时也可能因变量对自变量产生影响。
这种相互影响可以是正向的也可以是负向的，有时甚至是复杂的回馈关系。
内生性问题的存在使得我们需要更加谨慎地解读数据和分析结果，以避免产生误导性的结论。
二、内生性问题的原因内生性问题的主要原因在于变量之间的复杂关系。
一方面，变量之间可能存在遗漏变量问题。
在研究中，我们不能将所有可能影响因变量的因素都纳入考虑，有些变量可能被忽略而导致结果出现偏差。
另一方面，变量之间也可能存在反向因果关系。
因变量可能同时作为自变量影响其他因变量，这种复杂的关系造成了内生性问题的存在。
三、内生性问题的解决方法为了解决内生性问题，研究者可以采用以下方法：1. 仔细控制变量：通过控制可能产生内生性问题的其他变量，使得自变量与因变量之间的关系更加可靠。
这可以通过实验设计、随机分配处理组和对照组等方法来实现。
2. 使用工具变量：工具变量是一种在经济学领域中常用的解决内生性问题的方法。
它通过引入一个与自变量相关但不直接影响因变量的变量来进行分析。
通过工具变量的引入，可以排除内生性问题对研究结果的影响。
3. 进行因果推断：通过仔细验证变量之间的因果关系，可以帮助我们更清楚地了解内生性问题的存在。
借助因果推断的方法，可以准确地解释变量之间的相互作用，并确定影响因变量的主要因素。
四、内生性问题的影响内生性问题的存在会对研究结果产生明显的影响。
如果不加以解决，内生性问题可能导致对因果关系的错误解读，使得研究结论产生偏差，缺乏可靠性和有效性。
此外，内生性问题还可能使得研究结果的泛化能力受到限制，难以推广到其他情境或群体。
logit模型的工具变量法
logit模型的工具变量法1. 引言logit模型是一种广泛应用于经济学和社会科学领域的统计模型，用于研究二分类问题。
在实际应用中，我们常常面临内生性问题，即解释变量与误差项之间存在相关性。
为了解决内生性问题，研究者引入了工具变量法。
本文将详细介绍logit模型的工具变量法，包括定义、原理、估计方法以及应用案例等。
2. logit模型简介logit模型是一种广义线性模型，用于研究二分类问题。
其基本形式为：P(Y=1|X)=11+e−Xβ其中，P(Y=1|X)表示因变量Y取值为1的概率，X为解释变量，β为参数向量。
logit模型的核心思想是通过一个线性组合的函数将解释变量映射到一个概率值，从而进行分类预测或推断。
3. 内生性问题与工具变量法在实际应用中，解释变量与误差项之间往往存在相关性，即内生性问题。
内生性问题会导致参数估计的偏误和不一致性，从而影响模型的准确性和可靠性。
为了解决内生性问题，研究者引入了工具变量法。
3.1 内生性问题的原因内生性问题通常由以下原因引起：•遗漏变量：模型中未包含影响解释变量和因变量的未观测因素。
•测量误差：解释变量和因变量的测量误差导致相关性。
•同时方程偏误：解释变量和因变量之间存在双向因果关系。
3.2 工具变量法的原理工具变量法通过引入一个或多个与内生解释变量相关但与误差项不相关的工具变量，来解决内生性问题。
工具变量需要满足两个条件：•相关性：工具变量与内生解释变量之间存在相关性。
•排除性：工具变量与误差项之间不存在相关性。
工具变量法的基本思路是利用工具变量与内生解释变量之间的相关性，通过两阶段最小二乘法估计模型参数。
在第一阶段，利用工具变量估计内生解释变量的无条件期望值。
在第二阶段，将无条件期望值代入原模型进行估计。
4. 工具变量法的估计方法工具变量法的估计方法主要包括两阶段最小二乘法（Two-stage Least Squares,2SLS）和广义矩估计法（Generalized Method of Moments, GMM）。
内生性问题及其处理
专题四 内生性问题及其处理
本专题共四讲 第一讲 内生性问题概述 第二讲 工具变量 第三讲 双重差分 第四讲 断点回归
《计量经济学》
第一讲 内生性问题概述
主讲：王岳龙
内生性的定义和后果 内生性的表现形式 内生性的解决方法
内生性问题概述
1.内生性的定义和后果
yi 0 1xi i
OLS 1
p
cov( yi, xi ) var(xi )
1
cov( xi , i
var(xi )
)
if cov(xi,i ) 0 则x被称为内生变量
so
OLS 1
1
则β1估计有偏且不一致
2.内生性的表现形式
ln yi 0 1edui 2malei 3birthi i
+ 研究思路
如果合理，那么很容易算出地铁开通对房价上涨的影响 就是15%-12%=3%。特别地，如果2009年前A、B两地 的房价增长率不同，分别是11%和10%，那么A地区如果没 有修地铁，之后的房价增长率到底是12%+1%=13%还是 12%*1.1=13.2%，则对应房价上涨的贡献率分别是2%和 1.8%，到底以上哪个结果是靠谱的？
前后差分
处理组 参考组 组间差分
β0+β1 β0 β1
β0+β1+β2+β3 β0+β2 β1+β3
β2+β3 β2 β3
特别地，如果只有前后两期，又可写成： Δyi=β0+β1treati
3 [ E ( y treat , after ) E ( y treat , before )] [ E ( y control , after ) E ( y control , before )]
内生性问题资料
导致内生性的主要原因
1：遗漏ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ量，且遗漏变量与引入模型的其他 变量相关。
2：解释变量和被解释变量相互作用，相互影 响，互为因果。
有内生性仍有OLS估计的后果
• 系数估计有偏且不一致。 • 举例说明： • 数学证明：略
内生性问题的解决： 工具变量估计
• 工具变量：假定我们有一个可观测到的变 量Ｚ，它满足两个假定
两个注意事项
• IV法适合于大样本， • 工具变量除了满足 (1): Z与U不相关，即Cov(Z,U)=0; (2): Z与X相关，即Cov(Z,X) ≠ 0. 这两个条件外，工具变量Z应该与Y不直接相
关。为什么？
IV与OLS的取舍
（1）尽管当Z与U不相关，而Z与X存在着或 正或负的相关时，IV是一致的，但当Z与X 只是弱相关时IV估计值的标准误可能很大， Z与X之间的弱相关可能产生更加严重的后 果：即使Z与U只是适度相关，IV估计的渐 进偏误也可能很大。也即是说，当解释变 量外生时，IV与OLS估计都是一致的，但IV 估计不如OLS有效。
(1): Z与U不相关，即Cov(Z,U)=0; (2): Z与X相关，即Cov(Z,X) ≠ 0. 我们则称Z是X的工具变量 （instrumental variable 简称IV） 举例：
工具变量的优劣
(1): Z与U不相关，即Cov(Z,U)=0; 相关性越低，则越好
(2): Z与X相关，即Cov(Z,X) ≠ 0. 相关性越高，则越好
进行测量，通常由经济理论来使人们相信 (2): Z与X相关，即Cov(Z,X) ≠ 0.
将X对Z回归即可，看看X的系数是否显著 易于零？
内生性检验——Hausman检验
基本思想：直接比较OLS和IV估计值，若所 有变量都是外生的，则OLS和IV估计都是一 致的，若明显不同，则我们就断定解释变 量有内生性。 操作前提：首先找到一个外生变量用作工具 变量。 一个问题：工具变量本身的外生性如何检验？
内生性产生的原因及解决方案
2020/4/5
20
Difference in difference models
Basic two-way fixed effects model
变量有测量误差也无法用我们前面学过的方法 解决。
因此我们就必须寻找一种新的方法。
2020/4/5
14
二、内生性的解决方案
事实上，仅仅为了解决内生性问题，并不需要我 们对内生性问题的缘起有很深入的理解。对于应 用型的实证研究而言，我们只需要掌握解决内生 性问题的具体方案即可。内生性问题的解决方案 一共四种，理论上来讲，这四种方案应对内生性 问题都很有效。但于我个人而言，我对四种方法 的评价是有高低的，由高到低分别介绍如下。
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。
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。
states but at a variety of times
2020/4/5
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ui is a state effect vt is a complete set of year (time)
effects Analysis of covariance model
Yit = β0 + β3 TitAit + ui + λt + εit
内生性问题及其处理
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------内生性问题及其处理《计量经济学》专题四内生性问题及其处理本专题共四讲第一讲内生性问题概述第二讲工具变量第三讲双重差分第四讲断点回归1/ 52《计量经济学》第一讲内生性问题概述主讲：王岳龙? 内生性的定义和后果 ? 内生性的表现形式 ? 内生性的解决方法---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------内生性问题概述1.内生性的定义和后果yi ? ? 0 ? ?1xi ? ? i? OLS 1?pcov( yi, xi ) var(xi )??1?cov( xi ,? ivar(xi ))if cov(xi,?i ) ?0 则x被称为内生变量so? OLS 1??1则β1估计有偏且不一致3/ 522.内生性的表现形式ln yi ? ?0 ? ?1edui ? ?2malei ? ?3birthi ? ?i 以mincer 方程，如何准确估计教育回报率为例遗漏重要相关解释变量+ 与核心解释变量edu和因变量lny同时相关的不可观测因素ability 因无法量化而被控制，从而出现在随机干扰项中，从而导致cov(edu,ξ)≠0。
类似的还有遗漏edu ,这种错误设定函数形式也是遗漏重要解释变量的特殊形式。
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 特别的，真实模型是 yi ? ?0 ? ?1x1i ? ?2 x2i ? ?i 但是却错误的估计 yi ? ?0 ??1x1i ??i??1??1??2cov(x1,x2 var( x1 ))5/ 52注意上述遗漏变量偏误公式只成立于二元回归，如果是更多元回归，遗漏一个重要解释变量导致核心变量系数的偏差方向情况则很复杂。
计量经济学中的内生性问题
计量经济学中的内生性问题一、内生性问题及产生的原因计量经济学中，线性回归模型的本意是给定x值，然后预测（或估计）y的条件均值。
在给定的x值下，y值可能忽高忽低（即y是随机变量），其变化程度也可大可小（即y有方差），但其条件均值是可以通过回归方法来估计的。
至于y的条件方差，在只有一个固定的x值下是无法估计的（在重复测量样本下也许可以做到，因为这时有多个固定相同的x值），所以只好简单地假设对于任何给定的x，y的条件方差都是一样的（即同方差假设），此时才可以通过多个样本点来估计一个相同的方差，然后进行各种t检验、f检验。
但实际中我们观测到的结果，很有可能是x与y相互影响的结果，即在你观测到实际数据的时候，x中混杂了y的信息。
这就是我们通常所说的联立性偏误（simultaneity bias），即x与y是同时变动的。
这种情况下，x与回归模型的误差项表现为相关，违背了经典OLS(ordinary least square,普通最小二乘法)的假设在经典回归假设下，估计出的回归系数是有偏的。
这是造成内生性Endogeneity的情况之一。
还有可能是x在变，其他影响y的因素也在变（因为除了x影响y外，也有其他因素在影响y），但这些因素你没有纳入模型的解释变量中，此时x与回归模型的误差项也表现为相关（因为遗漏因素的影响归入了误差项），这是造成内生性的情况之二。
总的说来，内生性主要由以下原因造成：1.遗漏变量：如果遗漏的变量与其他解释变量不相关，一般不会造成问题。
否则，就会造成解释变量与残差项相关，从而引起内生性问题。
2.解释变量与被解释变量相互影响。
3.度量误差（measurement error）：由于关键变量的度量上存在误差，使其与真实值之间存在偏差，这种偏差可能会成为回归误差（regression error）的一部分，从而导致内生性问题。
二、内生性问题的解决办法解决内生性问题的常用方法是工具变量（Instrumental Variables，简称IV）。
内生性问题及其处理
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------内生性问题及其处理《计量经济学》专题四内生性问题及其处理本专题共四讲第一讲内生性问题概述第二讲工具变量第三讲双重差分第四讲断点回归1/ 52《计量经济学》第一讲内生性问题概述主讲：王岳龙? 内生性的定义和后果 ? 内生性的表现形式 ? 内生性的解决方法---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------内生性问题概述1.内生性的定义和后果yi ? ? 0 ? ?1xi ? ? i? OLS 1?pcov( yi, xi ) var(xi )??1?cov( xi ,? ivar(xi ))if cov(xi,?i ) ?0 则x被称为内生变量so? OLS 1??1则β1估计有偏且不一致3/ 522.内生性的表现形式ln yi ? ?0 ? ?1edui ? ?2malei ? ?3birthi ? ?i 以mincer 方程，如何准确估计教育回报率为例遗漏重要相关解释变量+ 与核心解释变量edu和因变量lny同时相关的不可观测因素ability 因无法量化而被控制，从而出现在随机干扰项中，从而导致cov(edu,ξ)≠0。
类似的还有遗漏edu ,这种错误设定函数形式也是遗漏重要解释变量的特殊形式。
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 特别的，真实模型是 yi ? ?0 ? ?1x1i ? ?2 x2i ? ?i 但是却错误的估计 yi ? ?0 ??1x1i ??i??1??1??2cov(x1,x2 var( x1 ))5/ 52注意上述遗漏变量偏误公式只成立于二元回归，如果是更多元回归，遗漏一个重要解释变量导致核心变量系数的偏差方向情况则很复杂。
7.第六章内生解释变量解析
（6.3）
ˆ1 1 2 P lim
cov( x1 , x2 ) var( x1 )
（6.5）
（1）若遗漏的 x2与x1 相关，则（6.4）、（6.5）式中的第 二项在小样本的期望与大样本下的概率极限都不会为零， 使得普通最小二乘估计量OLSE是有偏的，在大样本下也是 不一致的。
ˆ | x ) = E( ) E( k u | x ) k E(u | x ) E( 1 i i i i 1 i i i ≠0 1
2、影响一致性
( xi x )ui ˆ P lim( 1 ) P lim( 1 ki ui ) P lim( 1 ) P lim[ ] 2 ( xi x ) 1 P lim[ ( xi x )ui ] cov( xi , ui ) n 1 1 1 var( xi ) P lim[ ( xi x ) 2 ] n
, n)
这称为解释量的外生性假定。
解释变量与随机误差项之间往往存在某种程度的相关性，即：
cov( x ji , ui ) 0
( j 1,2,
,k
i 1,2,
, n)
此时，就称模型存在内生性问题，与随机误差项相关的解释 变量称为内生解释变量。
= 内生性会对OLSE的统计性质产生不良影响
1、影响无偏性 如果假定SLR.3′（不相关假定）不成立，则一定违背古典假 定SLR.3的均值独立假定，即 E(ui | xi ) 0 一定不成立。而假 定SLR.3（均值独立）是OLSE无偏性成立的关键假定。由 （2.22）知：
2
ˆ) var( 1
2 2 ( x x ) (1 r 1 1 12 )
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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。
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。