Stata连享会

本推文介绍了 Young (2022) 所提出的，适用于高度共线性下的稳健 2SLS 估计方法，以及其在 Stata 内的实现代码与过程。

教育回报IV探讨

在本文中，我们对eivreg和sem这两种常见的变量误差 (errors-in-variables, EIV) 回归方法进行比较，并给出建议。

传统的 Heckman 两步法可以解决样本选择造成的内生性问题，但仍忽视了由样本个体异质性造成的内生性问题。为了克服这一缺陷，Carlson 和 Joshi (2022) 提出了广义 Heckman 两步法 (又称作 gtsheckman)。它类似于两步一致 Heckman 估计，但允许第一步选择方程中存在异方差，以及更一般化的控制函数形式。Carlson 和 Joshi (2022) 编写了广义 Heckman 两步法的 Stata 命令gtsheckman。本文的主要目的是介绍该命令的使用

如果模型中有多个可用工具变量，或者不清楚工具变量与内生变量之间具体函数关系，我们该如何选择最合适的工具变量呢？本文将介绍一篇采用 IV-Lasso 方法的经典文献，来帮助我们选择最优的工具变量，避免遗漏变量偏误与模型过拟合问题，从而得到更加准确的因果效应。

在已知有关衡量误差的文献中，我们主要使用两种方法来获得一致的估计量：eivreg和sem。其中，eivreg使用矩量法调整来解决测量中的误差。sem通过为因变量、自变量和测量误差指定联合高斯分布，使用最大似然估计来解决测量中的误差。在本文中，我们将对eivreg和sem这两种常见的变量误差 (errors-in-variables，EIV) 回归方法进行比较，并给出建议。

作者认为，断点回归 (Regression Discontinuity，RD) 是一种局部随机实验。它的一个重要假设是协变量在断点周围保持连续变化，在此基础上，断点处接受干预的概率跳跃即为处理效应。该结论是在局部随机假设成立的情况下得出，但是尚未有研究证明局部连续性的存在。

当某些观测值处理组划分的结果不是随机缺失，或者这些结果普遍存在错误测量时，对局部平均处理效果 (LATE) 的估计结果是有偏的。具体地，Calvi 等 (2021) 在探讨印度妇女对家庭资源的控制权与家庭健康之间的因果关系时，使用妇女对家庭资源的控制程度作为 Treatment，并利用 1976 年至 2005 年间印度几个州颁布的《印度教继承法》修正案 (这一法案的颁布意味着赋予妇女继承其出生家庭财产的权利，改善了她们的外部选择) 构建工具变量并进行 IV 估计。...

内生性检验与过度识别检验

Atanasov 和 Black (2021) 汇总整理了 2006 年—2015 年利用外生冲击作为工具变量的 32 篇文章，这些文章涵盖 24 种不同冲击类型。本文将对这 32 篇文章涉及的各类冲击事件、工具变量和测量变量进行汇总，希望可以帮助大家了解 Shock-IV，并使用规范的方法进行因果推论。...

越来越多的会计和金融学者强调因果效应的识别，并且常用方法是利用看似满足因果推理的冲击。然而，当前利用冲击的实践往往忽略了处理企业和控制企业之间预处理平衡的需要——我们将这一概念定义为共同支持 (common support)、预处理协变量和结果的平衡 (balance pretreatment covariates and outcomes)，以及平行预处理趋势 (parallel pretreatment trends)。...

全文阅读：Stata：无需IV的自选择模型-egregsel| 连享会主页目录1. 引言 2. 理论模型与估计 2.1 半参数内生选择模型 2.2 极值分位数回归中分位数指数的选择 3. 实际操作要点 4. Stata 实例 4.1 egregsel 命令介绍 4.2 Stata 实际操作 5. 参考文献 6. 相关推文  1. 引言在计量经济学的文献中，有两种方法估计内生样本选择模型，即寻找工具变量或解释力强的变量。然而现实中，这两种方法都是困难

全文阅读：Stata：基于IV的因果中介分析-ivmediate| 连享会主页目录1. 简介 2. 理论背景 3. 估计过程 4. Stata 实操 4.1 模拟案例 4.2 应用实例 5. 参考文献 6. 相关推文1. 简介在传统的中介效应分析框架下，假设处理变量和中介变量是外生的。如果处理变量和中介变量是内生的，那么是否能够以及如何进行中介效应分析呢？Becker 和 Woessmann (2009) 在研究宗教对经济增长的促进时，认为宗教通过促...

全文阅读：Stata：敏感性分析-rcr| 连享会主页目录1. 敏感性分析的基本原理 1.1 外生性假定下的因果识别 1.2 从点估计值到边界分析 1.3 如何设定内生性偏误的取值范围 2. Stata 操作 2.1 示例数据简介 2.2 OLS 与 RCR 比较 3. 总结与扩展 4. 参考资料 5. 相关推文全文阅读：Stata：敏感性分析-rcr| 连享会主页...

全文阅读：工具变量法：IV估计的信与不信| 连享会主页目录1. 介绍 2. 理论回顾 2.1 IV 估计策略 2.2 潜在问题 3. 数据和 IV 类型 3.1 数据 3.2 IV 类型 4. 复现步骤和结果 4.1 复现步骤 4.2 复现结果 5. 诊断工具：排他性假设冲突 5.1 Zero-first-stage 检验 5.2 案例研究 6. 结束语 7. 相关推文工具变量法 (IV) 是检验因果效应的重要识别策略，但其使用往往需要较为严

全文阅读：Stata：工具变量的秩检验-bootrantest| 连享会主页目录1. 简介 1.1 工具变量 1.2 秩条件与阶条件 1.3 工具变量的秩检验 1.4 传统秩检验方法的缺陷 2. 改良秩检验方法 2.1 修改原假设 2.2 奇异值分解 2.3 构造统计量 2.4 得到统计量的分布并确定临界值 3. 命令介绍 4. 案例演示 5. 总结 6. 参考文献 7. 相关推文全文阅读：Stata：工具变量的秩检验-bootrantest|

全文阅读：DID最新进展：异质性处理条件下的双向固定效应DID估计量 (TWFEDD)| 连享会主页目录1. 简介 2. 异质性处理情况下的 TWFE 回归 2.1 TWFE 回归无法识别处理效应的凸组合 2.2 问题原因：被禁止的比较 2.3 TWFE 回归其他系数的分解结果 3. 异质性处理效应下其他稳健估计量 3.1 排除动态效应的估计量 3.2 允许动态效应的估计量 4. 总结与展望 5. 参考文献 6. 相关推文1. 简介双向固定效应 (TWFE

全文阅读：Stata论文复现：女性领导人当选是否有助于更多女性从政-RD| 连享会主页目录1. 概述 1.1 文章摘要 1.2 文章贡献 1.3 背景介绍 2. RDD 模型 3. 实证结果 3.1 回归前检验 3.2 基准回归 3.3 稳健性检验 3.4 机制检验 3.5 拓展研究 4. 注意事项 5. 相关推文本文 (原文) 是 RDD 的一个优秀范文，作者提供了所有图表的数据和 Stata 程序，使得读者能够完美重现文中的结果。本推文侧重点在

全文阅读：Stata：最牛IV-Shift Share IV 实操-ssaggregate| 连享会主页目录1. 简介 2. Shift Share IV 等价理论 3. ssaggregate 命令 4. Shift Share IV 应用 5. 结论 6. 参考文献 7. 相关推文  1. 简介在之前推文中，我们简单介绍了 Bartik 工具变量的缘起，以及基于其最新发展出的 Shift Share IV ( Bartik 工具变量和 Shift Share I

全文阅读：Stata：因果推断方法综述和Stata操作| 连享会主页目录1. 背景介绍 1.1 潜在结果框架 1.2 三个假设 2. G-FORMULA 方法的正式定义及应用 2.1 非参数 G-formula 方法 2.2 参数 G-formula 方法 3. 逆处理概率加权法 (IPTW) 3.1 基于倾向得分的IPTW 3.2 基于稳定权重的边际结构模型 3.3 逆概率权重叠加回归调整 4. 增强型逆概率加权模型 5. 数据自适应估计：集成学习目

全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/aa1435c753163.html目录1. 背景介绍 2. pcdid 命令 2.1 命令介绍 2.2 基本用法 2.3 返回值 2.4 兼容性问题 3. Stata 演示 4. 结束语 5. 参考资料 6. 相关推文1. 背景介绍双重差分 (Difference-in-Differences，DID) 方法是实证经济学和其他学科政策评估的主力军。其关键假设是控制组和处理组之间的趋势是平行的，..

全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/3849f237b6d36.html目录1. DID 模型设定 1.1 因果识别思路 1.2 截面数据 vs 面板数据 1.3 常见计量模型设定 2. Stata 示例 2.1 政策实行时间一致的 DID 2.2 政策逐渐施行的 DID 2.3 平行趋势检验 3. 相关推文政策评估 (Policy Evaluation) 是当前公共经济学和劳动经济学中最常用的实证方法。其目的在于评价一项既有政策的

全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/a2edb4d6933ee.html目录1. 背景介绍 2. 理论模型 2.1 线性回归模型 2.2 Kinky 最小二乘估计 3. 命令介绍 4. Stata 实操 4.1 假设 iq 为内生变量 4.2 假设 kww 为内生变量 4.3 具有 2 个内生变量的 KLS 估计 4. 结论 5. 参考资料 6. 相关推文1. 背景介绍众所周知，工具变量在解决内生性问题中发挥着重要作用。在具有

全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/3c3abdf6a6f68.html目录1. 理论背景 2. 命令介绍 3. 论文举例 4. 参考文献 5. 相关推文全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/3c3abdf6a6f68.html

全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/0ae09a74e477f.html目录1. 背景简介 2. mmeiv 命令 3. Stata 示例 3.1 模拟数据 3.2 具体示例 3.3 方法比较 3.4 补充说明 4 命令有效性检验 5. 参考资料 6. 相关推文1. 背景简介工具变量法的可识别条件要求工具变量 (IV) 个数大于等于内生变量的个数，即所谓的工具变量秩条件。然而，在实际研究中，我们也可能碰到工具变量个数小于内生变量个数的

全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/9fa740a352c58.html目录1. 背景介绍 2. 计算过程 3. simarwilson 命令 4. Stata 操作 4.1 数据导入 4.2 tobit 估计 4.3 truncreg 估计 4.4 simarwilson 估计 4.5 特殊情形的估计结果 4.6 图示边际效应 5. 结论 6. 参考资料 7. 相关推文1. 背景介绍DEA 方法作为一种非参数效率评价方法，其生

全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/0c3bece858562.html目录1. 简介 2. 理论背景 2.1 现有解决方法 2.2 灵活的条件 DID 2.3 处理组处理效应 ATT 估计 3. Stata 实操 4. 参考文献 5. 相关推文1. 简介双重差分模型 (Difference in Difference, DID) 是目前经济学界估计处理效应的主流方法之一，一般用于评估随机试验或自然实验 (例如，法律法规的调整) 的效果

全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/ef4384a5266fb.html目录1. 背景介绍 2. 基本原理 2.1 理论模型与假设 2.2 蒙特卡罗模拟 3. Stata 演示 3.1 xtgranger 命令的安装 3.2 xtgranger 命令的语法格式 3.3 xtgranger 命令在具体案例中的运用 4. 小结 5. 参考资料 6. 相关推文1. 背景介绍预测变量之间的因果关系是经济学的主要研究任务之一。然而

阅读原文：https://www.lianxh.cn/news/9a4ddf5ddaac8.html[编者按]:本文主要内容摘译自以下文章。同时，结合网上资料和个人经验整理了Stata相关代码，以供大家参考。主要包括：PSM 的理解误区； 使用regress + [fweight]手动完成 PSM 估计，即 OLS 估计； psmatch2的使用范例阅读原文：https://www.lianxh.cn/news/9a4ddf5ddaac8.html...

原文链接：https://www.lianxh.cn/news/42611191cca93.html推介论文：Beck, Thorsten, Ross Levine, and Alexey Levkov. 2010. “Big Bad Banks? The Winners and Losers from Bank Deregulation in the United States.” Journal of Finance 65 (5): 1637–67.Link,Ross Levine 主页...

原文链接：https://www.lianxh.cn/news/f51c762f78644.html断点回归 (RDD) 的应用日益广泛。在「连享会-RDD 专辑1」和「连享会-RDD 专辑2」中，我们对 RDD 的原理、平滑性检验方法等主题进行了介绍。本文介绍 RDD 的非参数估计在 Stata 中的实现方法，主要采用rdrobust命令。该命令是由哥伦比亚大学Sebastian Calonico教授、普林斯顿大学Matias D. Cattaneo教授及众合作者共同开发...

原文链接：https://www.lianxh.cn/news/789f031b0c110.html目录1. RDD基本原理 2. 图形观察 2.1 生成模拟数据 2.2 断点效应的图形观察 3. 政策效应估计 3.1 局部线性回归 3.2 局部多项式回归 3.3 全局多项式回归 4. RDD有效性检验 4.1 局部平滑性的检验 4.2 驱动变量不受人为控制的检验 5. 稳健性检验 5.1 断点的安慰剂检验 5.2 样本选择的敏感性检验 .

原文链接：https://www.lianxh.cn/news/4832e3735dc81.html「Source：konfound: Command to quantify robustness of causal inferences」1 引言未控制的混淆变量或非随机选取样本可能会导致偏差，为了评估因果推断偏差的稳健性，许多敏感性分析方法应运而生。然而，之前的多数方法要么仅仅控制某一特定来源的偏差（如遗漏变量），要么是仅适用于特定类型的数据（如分类变量）。本文主要介绍konfoun.

原文链接：https://www.lianxh.cn/news/73a938e236d82.html导入双重差分模型 （Difference-Differences, DID）是政策评估的非实验方法中最为常用的一种方法。本系列推文的目的是，利用模拟的方式直观的展示 Standard DID，Time-varying DID 以及其于Event Study Approach (ESA) 的结合应用。一、引言关于 DID 方法的推文已经不少了，仅连享会就推送过「Stata: 双重差分的固.

原文链接：https://www.lianxh.cn/news/49014f33b87f9.html目录1. 引言 2. 一直存在控制组个体的 Time-varyig DID Simulation: 政策效果随时间发生改变 2.1 模拟数据的生成 2.2 多种估计结果的展示 3. 一直存在控制组个体的 Time-varyig DID 和 ESA 方法的结合 4. 稳健性检验：以 Standard DID 为例 5. 总结和拓展 6. 参考资料 附：文中相关代码.

原文链接：https://www.lianxh.cn/news/f35dae8f2b0c8.html1. 为什么使用三重差分法？双重差分法的重要假设是对照组和实验组的时间趋势一样，而当控制组和实验组的时间趋势不同，则无法得到一致的实验估计量，需要进一步改进双重差分估计量。 平行趋势检验可以看往期推文多期倍分法(DID)：平行趋势检验图示。当选择的控制组与实验组时间趋势不同时，可以采用合成控制法(Synthetic Control Method)即对多个对照组加权构造成一个虚拟的对照组和三重差分

原文链接：https://www.lianxh.cn/news/a2106799f183f.html目录1. 简介 2. 允许有多个分配变量的 RDD 3. 允许有多个拐点的 RDD 4. 远离断点处的处理效应 5. 参考文献相关推文：[RDD专题]Stata 新命令：多断点 RDD 分析 - rdmc 1. 简介谢谦等 (2019) 对目前学术界断点回归 (regression-discontinuity designs) 应用的最新进展做了详细的综述，但他

原文链接：https://www.lianxh.cn/news/bb04032dc881f.html简介在连享会此前发布的推文「RDD 最新进展：多断点 RDD、多分配变量 RDD」中，我们提到了 RDD 领域的一个重要的扩展模型：多断点 RDD 模型。今天将为大家介绍这个模型的 Stata 实现命令。ps，令刚刚写好，目前我们还在做实操方面的测试，稍后几天会把完整的实操过程，写成一篇更详细的推文分享给大家。作者在其项目主页中不但提供了完整的 Stata 命令包，还提供了范例数据和实操所..

原文链接：https://www.lianxh.cn/news/b4c8cc6e6d1ba.html目录引言 1. IV 估计法的基本思想 2. IV 估计式 3. 2SLS 3.1 2SLS 原理 3.2 应用 Stata 计算示例 参考文献引言保证 OLS 估计量一致性的假设是零条件均值假设，即，如果这个假设不能满足，不妨设， 则第个变量是内生变量，OLS 估计量是不一致的，就不能被解释为对因变量的边际效应，而这在实证研究中又是很重要...

原文链接：https://www.lianxh.cn/news/d899a01576bf8.html简介 - Causal Inference BookBook：Hernán MA, Robins JM (2020).Causal Inference: What If. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC.「因果推断」最近很火，让我们很是恼火! 今天要介绍的这本书叫《Causal Inference: What If》，是统计学大...