滞后一期解释变量做工具变量的stata代码

假设你的滞后一期解释变量为`lag_x`，工具变量为`z`，因变量为`y`，那么Stata代码如下：

// 第一步：回归得到滞后一期解释变量的预测值
reg lag_x L.lag_x z
predict lag_x_hat

// 第二步：使用工具变量进行二阶差分估计
ivregress 2sls y (lag_x_hat L2.lag_x_hat z L2.z)

其中，第一步回归中的`L`代表对变量进行一阶差分，得到滞后一期解释变量`lag_x`。第二步中的`L2`代表对变量进行二阶差分。

相关问题

滞后一期解释变量做工具变量的stata 指令

在Stata中，你可以使用"lag"指令来解释变量做工具变量。例如，如果你想要滞后一期解释变量做工具变量，你可以使用以下指令：lag reg y x1 x2 x3，其中y是你的因变量，x1，x2，x3是你的解释变量。

stata滞后被解释变量的代码

在Stata中，如果你想对一个被解释变量施加滞后效应，即分析该变量过去值对其当前值的影响，你可以使用`xtreg`命令，尤其是当处理时间序列数据或有固定效应时。假设你的数据集有一个名为`dependent_var`的时间序列响应变量和一个名为`independent_var`的自变量，你可以在模型中加入滞后项。下面是一个基本的例子：

* 首先，确保数据是面板数据（time-series cross-section）
xtset your_panel_variable year

* 如果你的独立变量有多个滞后期，可以分别列出它们，比如1阶滞后：
xtreg dependent_var dependent_var lagged_independent_var_l1, fe vce(cluster cluster_variable)

* 如果只关心特定的滞后阶数，例如2阶：
xtreg dependent_var dependent_var lagged_independent_var_l2 if date <= datelag(2), fe vce(cluster cluster_variable)

* `fe`指固定效应，`vce(cluster cluster_variable)`表示用cluster_variable进行异方差稳健标准误估计。