stata工具变量回归代码

下面是一个简单的Stata工具变量回归代码示例：

// 加载数据
use "data.dta", clear

// 执行工具变量回归
ivregress 2sls y x1 x2 (z1 z2)

// 查看结果
estat firststage // 查看第一阶段回归结果
estat ivregress // 查看工具变量回归结果

// 保存结果
estimates store ivreg

// 查看结果
estimates list

相关问题

交叉项固定效应模型工具变量gmm回归stata代码

以下是交叉项固定效应模型工具变量GMM回归的Stata代码示例：

xtivreg2 y (x1 x2 = z1 z2) (c.x1##c.x2 = z1 z2), fe twostep

其中，`xtivreg2` 是进行固定效应模型工具变量GMM回归的命令。`y` 是因变量，`x1` 和 `x2` 是内生解释变量，`z1` 和 `z2` 是工具变量。`c.x1##c.x2` 是交叉项，`fe` 表示使用固定效应模型。`twostep` 表示使用两步法进行估计。

需要注意的是，这只是一个示例代码，具体的变量和数据集需要根据实际情况进行调整。

面板数据stata gmm回归控制变量检验代码

以下是Stata中进行GMM回归控制变量检验的示例代码：

注：以下示例代码使用Stata自带的auto数据集，仅供参考。

首先，加载数据：

sysuse auto

然后，我们选择我们要用作解释变量和工具变量的变量，并生成仪器变量。在这个例子中，我们将使用mpg作为解释变量，weight和foreign作为控制变量，而gear_ratio作为工具变量：

gen iv = gear_ratio

接下来，我们定义一个包含所有自变量的矩阵，以及一个包含所有控制变量的矩阵：

matrix X = mpg weight foreign iv
matrix Z = weight foreign

然后，我们使用xtabond2命令进行GMM回归，并进行控制变量检验。在这个例子中，我们使用两步估计法（Sargan检验）：

xtabond2 price X, gmm(Z, twostep) robust small sargan

在上面的命令中，price是因变量，X是包含所有自变量的矩阵，gmm()选项指定我们要使用GMM估计，Z是包含所有控制变量的矩阵，twostep选项指定我们使用两步估计法，robust选项指定我们使用异方差稳健的标准误，small选项指定我们使用小样本校正，sargan选项指定进行Sargan检验。

如果控制变量检验的p值小于0.05，则我们可以认为我们的控制变量是有效的。