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工具变量估计法
递归模型的
估计方法
是什么?
答:
两种方法的原理与思路是不同的,但所得到的参数
估计
量却是相同的,关于这一点,将在下一节的“两阶段最小二乘法也是一种
工具变量方法
”中加以说明,也可以从数学上严格证明。第3个方程的估计依次类推„。即可完成模型系统的估计。需要指出的是,在上述估计过程中,我们注意解决的仅仅是随机变量...
ivreg命令怎么用
答:
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...
两个变量与随机项有关,可以用一个
工具变量
替代吗
答:
可以用一个
工具变量
原则是工具变量的个数不低于内生变量的个数,所以对于一个内生变量,寻找一个工具变量即可。工具变量(英语:instrumentalvariable,简称IV)也称为仪器变量或辅助变量,是经济学、计量经济学、流行病学和相关学科中无法实现可控实验的时,用于
估计
模型因果关系的
方法
。
工具变量
的性质
答:
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;二是由于误差项实际上是不可观测的,因而要寻找严格意义上与误差项无关而与所替代的随机解释变量高度相关的变量事实上是困难的。
GMM 方法为何比传统
估计方法
更有效?
答:
在计量经济学的
估计
策略中,常规
方法
如普通最小二乘法、
工具变量法
和极大似然法等存在局限性。它们依赖于特定假设,如随机误差项必须遵循正态分布或其他已知分布,这样才能保证参数估计的可靠性。然而,GMM(广义矩估计)打破了这种限制,它并不需要精确的误差项分布信息,能够处理异方差和序列相关等复杂...
工具变量法
和两阶段最小二乘法的关系
答:
工具变量
法和两阶段最小二乘法的关系是回归关系,相关知识介绍如下:一、工具变量法:1、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。2、在模型估计过程中被作为...
两阶段最小二乘法(2SLS)怎么操作?
答:
首先,使用OLS(普通最小二乘法)进行初步估计,我们可以通过以下命令对Y进行回归,同时考虑到robust标准误的稳健性:reg Y X1 X2 X3 X4, robust然而,当内生性疑虑浮现,2SLS便登场了。在第一阶段中,我们需要
估计工具变量
对解释变量的影响,如:reg X1 Z1 Z2 X2 X3 X4, robust然后,将这个第...
什么是
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;(...
计量经济学中的普通最小二乘法(OLS)的4个基本假设条件是什么?在线等...
答:
第二阶段的任务是通过一种特殊形式的
工具变量法
得出结构参数的一致
估计
量。三、实现 一个很自然的想法是,如果模型中每个内生说明变量的工具变量都在前定变量中选取,那么工具变量的最普遍的形式便是模型中所有前定变量的线性组合,也就是我们可以利用间接最小二乘法将约简型方程估计式作为工具变量。这就...
gmm是否优于
工具变量法
答:
不是。GMM是对
工具变量法
的补充和完善,gmm
估计
必须要有工具变量,好识别的情况下,GMM还原为普通的工具变量法。
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