内生性（Endogeneity）是实证研究中经常被质疑，不能回避的难题。

究竟什么是内生性？为什么一定要揪住内生性不放？

换言之，忽略内生性将导致什么后果？为什么会产生内生性？内生性来源于哪里？如何判断是否存在内生性？如何检验内生性？

我们经常听到多种不同的“内生”，如内生变量 （Endogenouscovariates）、内生样本选择（Endogenous  sample selection）、内生处理指派（Endogenous  treatmentassignment）等，这些概念之间有什么区别和联系？

仅以内生变量为例，我们还会面临以下困惑：内生变量可否取离散形式？可否包含内生变量的二次项或更高次项？如何应对多个内生变量？多个内生变量是否允许交互？内生变量是否可与外生变量交互？内生变量的决定方程中若又包含内生变量，又该如何处理？

如果存在内生性，怎么应对内生性？若一项研究同时涉及到多种内生性时，又该怎么办？针对不同的内生性是否要采取不同的应对方法？这些不同的方法如何整合？当不同的内生性同时出现并且相互交织在一起时，又该怎么办？

STATA的扩展回归模型（ERM, EXTENDED REGRESSION MODELS），用一条命令同时处理内生变量、内生样本选择、内生处理指派和随机效应。

ERM适用于连续变量、0-1变量和有序多元离散的因变量、自变量和工具变量，也允许变量取高次项以及变量之间的交互，还可用于面板数据和层次模型。

ERM在单独应对某类内生性时，等价于以下传统的十多种STATA命令：regress，ivregress,gmm（广义矩估计）, heckman, tobit, intereress, probit,oprobit,teffects,  etregress（内生处理回归）， movestay（内生转换模型，endogenous switching regression），ivtobit，xtregress, xtprobit, xtoprobit,xtivreg, 等等。

更重要的是，ERM可以同时应对多种内生性问题。

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陈传波，中国人民大学副教授，博士生导师。自1999年开始，钻研STATA二十余载，著有《STATA十八讲》，自2004年以来，一直在中国人民大学讲授《计量经济学》。在《统计研究》等期刊发表过相关论文，为国家第三次农业普查骨干培训班讲过课。主持过多项国家社科基金和国家自然科学基金。

课程特色：

本课程拟将STATA模拟、案例和必要的数学公式三者紧密结合，帮助学员打通任督二脉，在尽可能短的时间内掌握其中的关键，明白背后的基本原理和基本操作，不仅学会如何识别和检验各类内生性，也学会如何用一条命令处理多种内生性，还能正确解读分析结果。

课程内容：

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