面板工具变量与内生性操作及应用(固定随机、豪斯曼检验、过度识别检验、预测等) |
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更多基础知识汇总请继续阅读 一.简介 虽然面板数据能够有效处理不随时间而变的个体特征,但如果回归模型包含“内生( endogenousregressors)变量,则需要使用面板工具变量法。实际操作通常可分为两步,即首先对模型进行变换以解决遗漏变量问题(比如,使用固定效应模型FE或一阶差分法然后对变换后的模型使用“二段最小二乘法”(2SLS) 考虑模型: 二.操作应用 面板工具变量法命令为xtivreg 基本命令如下 xtivreg depvar [varlist_1] (varlist_2 = varlist_iv) [if] [in] [,options] GLS random-effects (RE) model xtivreg depvar [varlist_1] (varlist_2 = varlist_iv) [if] [in] [, re RE_options] Between-effects (BE) model xtivreg depvar [varlist_1] (varlist_2 = varlist_iv) [if] [in] , be [BE_options] Fixed-effects (FE) model xtivreg depvar [varlist_1] (varlist_2 = varlist_iv) [if] [in] , fe [FE_options] First-differenced (FD) estimator xtivreg depvar [varlist_1] (varlist_2 = varlist_iv) [if] [in] , fd [FD_options] 选项含义 其中, depvar代表被解释变量的名称, varlist I代表外生解释变量的名称, varlist2代表内生解释变量,varlist iv代表工具变量名称,if代表条件语句,in代表范围语句,option代表选项。 statistic代表对面板模型进行估计的方法,包括re=随机效应模型(默认方法)、be=组间法、fe=固定效应模型、fd一阶差分法 其他主要的 options选项。 Regress假定变量varlist_2为外生,忽略对工具变量 varlist_iv的设定 Vce(vcetype)设定标准差的类型,包括 conventional、 bootstrap和 jackknife level设定置信度,默认为 leve(l95) first输出2SLS第一阶段的回归结果 small汇报小样本的t统计量和F统计量,而非Z和x2统计量 操作应用案例1 use nlswork 固定效应估计 xtivreg ln_w age c.age#c.age not_smsa (tenure = union south), fe 随机效应GLS模型 xtivreg ln_w age c.age#c.age not_smsa 2.race (tenure = union birth south), re 操作应用案例2 use abdata First-differenced estimator一阶差分法 xtivreg n l2.n l(0/1).w l(0/2).(k ys) yr1981-yr1984 (l.n = l3.n), fd 操作应用案例3 use labordemand.dta, clear xtivreg n L2.n L(0/1).(w k ys) (L.n=L3.n),fd 使用差分法进行工具变量法操作,结果为: 工具变量有效性检验,需要下载安装xtoverid, 命令为: xtoverid [, robust cluster(varlist) ] 面板工具变量法预测 对面板工具变量模型进行预测的基本命令为 predict (type) newar [if)(in)[, statistic] 其中,type代表新变量的类型, newar代表生成的新变量的名称,if代表条件语句,in代表范围语句, statistic代表可用的統计量。在前面的差分法面板工具变量模型之后,我们可以输入命令进行预测: predict yp use labordemand.dta, clear xtivreg n L2.n L(0/1).(w k ys) (L.n=L3.n),fd predict yp 这样,我们就得到线性预测值,在这里即一阶差分的预测值。并且,预测的变量被命名yp。 返回搜狐,查看更多 |
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