两阶段最小二乘stata

两阶段最小二乘法（Two-stage least squares，简称2SLS）是一种用于处理内生性问题的回归方法。在Stata中，可以使用ivregress命令来进行两阶段最小二乘法回归。

该命令的语法为：
ivregress 2sls [options] depvar [instruments] [controls], first

其中，depvar表示因变量，instruments表示工具变量，controls表示控制变量。在进行2SLS回归时，可以选择使用稳健标准误（robust）或有限信息大似然法（LIML）来处理弱工具变量问题。

例如，使用2SLS回归进行lnw的估计，其中s、expr、tenure、rns和smsa为自变量，iq、med和kww作为工具变量，可以使用以下命令：
ivregress 2sls lnw s expr tenure rns smsa (iq=med kww), first

这样，就可以得到2SLS回归的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [stata数据分析实例报告.docx](https://download.csdn.net/download/qq_43934844/87338773)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [工具变量与两阶段最小二乘stata](https://blog.csdn.net/weixin_44723899/article/details/124970086)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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