5. 假设变量educ存在内生性问题,工具变量为fatheduc和motheduc,利用ivregress 命令对模型进行IV两阶段估计
时间: 2024-02-13 16:00:05 浏览: 54
假设变量educ存在内生性问题,工具变量为fatheduc和motheduc,可以使用 ivregress 命令对模型进行 IV 两阶段估计。具体命令如下:
```
ivregress 2sls y (educ = fatheduc motheduc) x1 x2 x3
```
上述命令中,y 是因变量,educ 是内生变量,fatheduc 和 motheduc 是工具变量,x1、x2 和 x3 是控制变量。2sls 表示使用 2SLS 方法进行估计。
需要注意的是,工具变量需要满足 IV 假设,即与内生变量存在显著相关性,但与误差项不相关。同时,还需要注意 IV 假设的合理性以及控制变量的选取和合理性。
相关问题
内生性检验 stata
内生性检验是用来判断一个变量是否是内生的,即是否存在内生性问题。在Stata中,可以使用豪斯曼检验来进行内生性检验。豪斯曼检验的基本思想是通过引入工具变量来解决内生性问题。首先,需要进行第一阶段回归,将内生变量(例如educ)作为因变量,工具变量(例如huseduc和motheduc)作为自变量进行回归。然后,将第一阶段回归的残差(v)作为工具变量,再次回归因变量(例如lwage)。最后,使用Stata的test命令来检验工具变量的系数是否显著不等于零,从而判断内生性问题的存在与否。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【初级计量经济学】内生性问题——工具变量法(Stata实现)](https://blog.csdn.net/m0_56120502/article/details/124492608)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
在stata中如何跑𝑙𝑛𝑌𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑒𝑑𝑢𝑐 + 𝛽2𝑒𝑥𝑝𝑒𝑟 + 𝛽3𝑒𝑥𝑝𝑒𝑟^2 + 𝑋′𝛾 + 𝑢𝑖回归?其中X是控制变量。
在Stata中,你可以使用回归命令来跑lnYi = β0 + β1educ + β2exper + β3exper^2 + X'γ + ui的回归模型,其中X是控制变量。
以下是在Stata中运行该回归模型的步骤:
1. 打开Stata软件并加载你的数据集。
2. 在命令窗口中输入以下命令来运行回归模型:
```
regress lnY educ exper exper^2 X
```
这里假设你的因变量是lnY,自变量包括educ、exper、exper^2和X。
3. 按下回车键执行该命令,Stata将会计算回归结果并显示在结果窗口中。
回归结果将包括系数估计值(β0、β1、β2、β3和γ)、标准误差、t值、p值以及其他统计信息。你可以根据需要解读这些结果来分析变量之间的关系。