1. 那个文件，请贴在do file editor下执行 【该文件算是有些许不完美，会有错误讯息，但不影响重要结果】
. webuse highschool,clear
. run "C:\DOCUME~1\ADMINI~1\LOCALS~1\Temp\STD03000000.tmp"
. ivqreg school weight (height = sex) ,q(0.1) l(90)
(0 observations deleted)

Initial Estimation: .1th Two Stage Quantile Regression     Number of obs = 4071
------------------------------------------------------------------------------
      school |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      height |  -.0339053   7.84e-09 -4.3e+06   0.000    -.0339053   -.0339052
      weight |   .0066896   4.14e-09  1.6e+06   0.000     .0066896    .0066896
       _cons |   15.04294   2.95e-06  5.1e+06   0.000     15.04293    15.04294
------------------------------------------------------------------------------

Grid search is in progress (200)
                 <istmt>:  3499  ivqr_initial() not found
r(3499);

2.为了探究上述结果，借用Wooldridge那本panel data书中的control funtion approach【CFA】
套用在分位回归上【这个国外有人用过】
. reg height sex weight
. predict rho2,r
. qreg school weight height rho2,q(0.1) l(90)
.1 Quantile regression                               Number of obs =      4071
  Raw sum of deviations   3613.8 (about 1)
  Min sum of deviations   3595.2                     Pseudo R2     =    0.0051

------------------------------------------------------------------------------
      school |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [90% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      weight |   .0066896   2.58e-09  2.6e+06   0.000     .0066896    .0066896
      height |  -.0339053   4.99e-09 -6.8e+06   0.000    -.0339053   -.0339053
        rho2 |   .0339053   6.42e-09  5.3e+06   0.000     .0339053    .0339053
       _cons |   15.04295   1.87e-06  8.1e+06   0.000     15.04295    15.04296
------------------------------------------------------------------------------

似乎两个的结果很像，很接近。

当然，如果被怀疑内生的解释变量为dummy二元，那么，指令ivqte就是首选罗！
我个人并没有实际用例子比较过" ivqte" 与 "运用CFA的分位回归" 。【按理会一样或类似】

希望我的演练对您能有所帮助，
祝  周日假期  顺心  开心  自在

dasfdsaf

多谢你的指点，我试验一下

果然是这样的。之前蓝色版主所言，将命令贴与txt文本后改后缀名为ado的办法会出现原帖提到的问题。“h3327156”老师的办法是对的。
感谢h3327156老师。
一并感谢蓝色版主，他的命令是可以运算的。

     先向sunkai_bick和h3327156问好~我最近也在摸索工具变量分量回归这个方法，请问sunkai_bick找到ivqreg.ado没有？如有找到非常希望您能分享一下O(∩_∩)O
     感觉使用夸克版本分享的命令运行的结果只是中间结果呀，您注意看2楼的结果，是“Initial Estimation: .1th Two Stage Quantile Regression”，而对照Do Won Kwak文章https://www.msu.edu/~kwakdo/ivqreg.pdf中举例的结果，最后运行出来的结果应该是“Instrumental variable quantile regression”。所以我们若使用这个不完整版的命令来做实证研究可能是欠妥当的。
    我也有尝试用cqiv命令来做，但是关于censoring point不太明白，不知道怎么去设置这个censorpt，所以常常出现中断错误“Unreasonable censoring point”。
    因此我现在倒倾向于使用 h3327156老师建议的control funtion approach方法来处理内生性问题。。因为实在没辙了