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文檔簡介

1、內生性問題： 就是模型中的一個或多個解釋變量與隨機擾動項相關 的問題。變量的內生性問題總是不可避免的。 內生性引起的問題主要 是引起參數估計的不一致。引起內生性問題的原因：（1）遺漏變量 這主要是因為實際的問題中， 一個變量往往受到許多變量的影響， 在 實際建模過程中無法將解釋變量全部列出。 在這樣的情況下， 遺漏的 變量的影響就被納入了誤差項中， 在該遺漏變量與其他解釋變量相關 的情況下，就引起了內生性問題。（2）測量誤差 關于測量誤差引起內生性的問題要基于測量誤差的假設。 測量誤差可 能是對被解釋變量y的測量誤差，也可能是由于對解釋變量 x的測量 誤差。這兩種情況引發(fā)的結果是不一樣的。（

2、3） 雙向交互影響 這種情況引起的內生性問題在現實中最為常見。 其基本的原理可以闡 述為，被解釋變量y和解釋變量x之間存在一個交互影響的過程。x的 數值大小會引起y取值的變換，但同時y的變換又會反過來對x構成 影響。這樣，在如下的回歸方程中： y 0 1x1 L kxk ，如果殘 差項 的沖擊影響了 y的取值，而這樣的影響會通過y傳導到x上，從 而造成了 x和殘差項 的相關。也就是引起了內生性問題。內生性問題處理方法：1.工具變量法( IV ) 就是找到一個變量和內生化變量相關， 但是和殘差項不相關。 在 OLS 的框架下同時有多個 IV ，這些工具變量被稱為兩階段最小二乘(2SLS)估計量。

3、具體的說，這種方法是找到影響內生變量的外生 變量，連同其他已有的外生變量一起回歸，得到內生變量的估計值， 以此作為 IV ，放到原來的回歸方程中進行回歸。2. 代理變量法( Proxy )Proxy 方法是將不可觀測的變量用近似的變量進行替代，也就是說， 是在殘差項中提取出有用的信息， 但是并沒有對現有的解釋變量進行 處理。3. 自然實驗法就是就是發(fā)生了某些外部突發(fā)事件， 使得研究對象仿佛被隨機分成 了實驗組或控制組。 該事件只影響一部分樣本， 或者只影響解釋變量 而不影響被解釋變量。4. 雙重差分法倘若出現了一次外部沖擊， 這次沖擊影響了一部分樣本， 對另一部分 樣本則無影響， 雙重差分法就是用來研究這次沖擊的凈效應的。 其基 本思想是， 將受沖擊的樣本視作實驗組， 再按照一定標準在未受沖擊 的樣本中尋求與實驗組匹配的對照組， 而后做差， 做差剩

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