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工具变量估计法
工具变量法
的原理是什么?
答:
变量选择的方法有哪些:前进法、后退法、Lasso方法。某一个变量与模型中随机解释变量高度相关,但却不与随机误差项相关,那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量,这个变量就称为
工具变量
,这种
估计方法
就叫工具变量法。在模型估计过程中被作为工具使用,以替代模型中与误差项相关的随机...
工具变量法
是怎么样的?
答:
工具变量法
本身存在两方面不足。作为工具变量,必须满足下述四个条件:(1)与所替的随机解释变量高度相关。(2)与随机误差项不相关。(3)与模型中其他解释变量不相关。(4)同一模型中需要引入多个工具变量时,这些工具变量之间不相关。当内生性问题出现时,常见的线性回归模型会出现不一致的
估计
量。
工具变量法
的关键是选择一个有效的工具变量吗?
答:
某一个变量与模型中随机解释变量高度相关,但却不与随机误差项相关,那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量,这个变量就称为
工具变量
,这种
估计方法
就叫工具变量法。在模型估计过程中被作为工具使用,以替代模型中与误差项相关的随机解释变量的变量,称为工具变量。作为工具变量,必须满足...
请问
工具变量
是什么?
答:
工具变量法
是:某一个变量与模型中内生解释变量高度相关,但却不与随机误差项相关,那么就可以用此变量与模型中相应回归系数的一个一致
估计
量。作为工具变量,必须满足下述四个条件:(1)与所替的内生解释变量高度相关;(2)与随机误差项不相关;(3)与模型中其他解释变量不相关;(4)同一模型中...
工具变量法
是解决什么问题的
答:
(2)与随机误差项不相关;(3)与模型中其他解释变量不相关;(4)同一模型中需要引入多个工具变量时,这些工具变量之间不相关。工具变量
法
的关键是选择一个有效的工具变量,由于工具变量选择中的困难,工具变量法本身存在两方面不足:一是由于工具变量不是惟一的,因而
工具变量估计
量有一定的任意性;二...
工具变量法
的介绍
答:
某一个变量与模型中随机解释变量高度相关,但却不与随机误差项相关,那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量,这个变量就称为
工具变量
,这种
估计方法
就叫工具变量法。
什么叫
工具变量
?
答:
某一个变量与模型中内生解释变量高度相关,但却不与随机误差项相关,那么就可以用此变量与模型中相应回归系数的一个一致估计量,这个变量就称为
工具变量
,这种
估计方法
就叫工具变量法(IV Method)。作为工具变量,必须满足下述四个条件:(1)与所替的内生解释变量高度相关;(2)与随机误差项不相关;(...
工具变量法
解决内生性
答:
工具变量法有哪些严格要求?工具变量法在大样本情况下提供了一致性估计,但在小样本中可能不再是无偏估计。理解这一点,是使用这种方法的关键。有哪些关键的估计方法?
工具变量估计方法
包括广义最小二乘估计(GLSIV),当误差项不满足同方差假设时,通过使用工具变量来校正。而在误差项同方差的条件下,两...
工具变量法
的适用条件是什么?
答:
某一个变量与模型中内生解释变量高度相关,但却不与随机误差项相关,那么就可以用此变量与模型中相应回归系数的一个一致估计量,这个变量就称为
工具变量
,这种
估计方法
就叫工具变量法(IV Method)。作为工具变量,必须满足下述四个条件:(1)与所替的内生解释变量高度相关;(2)与随机误差项不相关;(...
工具变量法
的概念
答:
(2)与随机误差项不相关;(3)与模型中其他解释变量不相关;(4)同一模型中需要引入多个
工具变量
时,这些工具变量之间不相关。 选择一个变量,作为模型中某随机解释变量的工具变量,与模型中的其他变量一起构造出相应参数的一个一致估计量,这种
估计方法
称为工具变量法。
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