python 工具变量回归_stata工具变量法一例：使用2SLS进行ivreg2估计及其检验

最新推荐文章于 2023-06-06 18:05:10 发布
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本文通过stata自带的auto.dta数据，利用ivreg2进行2SLS工具变量回归，探讨了如何处理解释变量与随机扰动项的相关性问题。通过对turn变量的估计，进行了不可识别性、过度识别、弱工具变量及过度内生性检验，揭示了回归中的内生性问题。

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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。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。

1

数据与要求

以stata自带的auto.dta数据为例，在stata输入如下命令，即可得到：

sysuse auto

数据展示如下：

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数据为美国 1978 年汽车数据，包括产地、车名、行使里程、重量等变量

2

构造结构方程与2SLS估计

构造如下工具变量结构方程：

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