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面板内生问题
xjb19870126
6416 20
2011-10-15
动态面板具有天然的内生性问题，是由于因变量Y的滞后项与固定效应相关（这个应该没问题吧？！）。如果是这样，那么在静态面板中，由于固定效应也是总干扰项的一部分，那么是否可以认为也存在内生性问题呢？（因为在固定效应模型中，我们不是假设X与固定效应相关吗？如果不相关，则是随机效应模型）
       最近研究面板的一点困惑，还请大家积极讨论！谢谢！

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hchen1987
2011-10-15 21:50:50
面板个人认为不能用Hauseman检验去看是不是有内生性，因为如你所说
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hchen1987
2011-10-15 21:51:48
如你所说，这个只能判断是固定效果还是随机效果，最好还是用其他办法。
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xjb19870126
2011-10-16 08:10:36
自己思考后的理解：在固定效应模型中，固定效应是允许和自变量相关的，但是fe估计法（组间估计）通过差分消除了固定效应，为此，fe估计法能够解决这一内生问题。（仅供参考，个人愚见）
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linpenggen
2011-10-16 10:08:20
动态面板模型中的内生生无法通过差分来消除的，而静态面板中的固定效应虽然也是随机的，但可以通过差分来消除
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天下为菊
2011-10-16 10:22:56
作一篇计量论文，有两件事情是必须考虑的，其一是估计结果尽可能具有一致性，其二是估计结果可以根据t和F来进行统计推断。影响第二个问题的因素有异方差和序列相关，虽然WLS可以解决，但是在用OLS估计时报告稳健标准误就可以进行推断，所以这个问题很好解决；导致估计结果不是一致的原因就是内生性，亦即解释变量与无法观测的其它因素相关导致估计结果存在偏误，理论上用IV或者2LSL可以解决这个问题，但是这需要寻找一个合理的工具变量，不过很多时候工具变量的寻找并不比解决内生性问题要容易。很多人会说运用面板数据就可以解决内生性问题，其实这种说法是不全面的，面板数据做固定效应分析时，可以解决解释变量与不随时间而变化的无法观测因素的相关性，而不能解决解释变量与随时间而变化的无法观测因素的相关性，亦即只能部分地解决内生性问题。
那么关于内生性问题，究竟能否完全解决呢？其实，很多时候这个问题并不是很必要，因为我们只是估计解释变量对因变量的大致偏误方向，而无需准确预计偏误大小，即使费尽周折进行内生性分析后，得出了一个仅数据大小不同，可正负号一致的结果，而且对内生性所做的努力也未必一定得到认可，故可以放弃对内生性问题的考虑！特别是检验因果关系时，很多时间如果考虑内生性问题，将使得估计结果失去意义，比如检验香烟消费税对香烟需求的影响，税通过影响香烟价格而影响需求的，如果为了避免内生性，在计量方程中包括价格的话，那么香烟税的系数就代表在香烟价格保持不变的情况下，香烟税对香烟需求的影响，很显然这样的估计结果是毫无意义的！
我们主要是关注核心解释变量对因变量的影响作用的方向，即是否是正向影响或者负向影响的时候，对于内生性问题可无需花费过多尽力；当检验核心解释变量对因变量的相关性时，在能够找到比较令人信服的工具变量下，可以考虑解决内生性问题！
当然，如果存在面板数据的时候，用固定效应做计量检验时，当然能够很容易地部分解决内生性问题，注意，仅仅是部分解决！
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