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2016-07-05
悬赏 20 个论坛币 未解决
      回归方程为 y=a0*x+b0*y(-1)+b1*control+eit,如果y和x之间存在双向因果,此时我在stata中用GMM方法,然后在选择项中加入endogenous(x,lag(0,2)),也就是把x作为内生变量,这时候能解决y和x的双向因果问题吗?
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2016-7-5 18:59:16
GMM方法本质上是根据变量法的一种,而工具变量法就需要找工具变量。按照你的想法,是要x的滞后一期和滞后二期作为x的工具变量,通常的工具变量法也是这么做的,因为内生解释变量的滞后期容易满足相关性要求,但通常情况下很难满足外生性要求,你可以用工具变量的有效性检验做一下检验。能否解决双向因果关系,要看你的工具变量质量。祝好运!!
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2016-7-6 11:12:32
史蒂芬肥青年 发表于 2016-7-5 18:59
GMM方法本质上是根据变量法的一种,而工具变量法就需要找工具变量。按照你的想法,是要x的滞后一期和滞后二 ...
    sargan检验的p值远大于0.05,倒是可以通过过度识别检验。但是我总觉得没底。而且在文献中如果是双向因果的话一般都用面板联立方程了,很少见到说用GMM解决的(或者我读论文太,没见到?)。大多介绍GMM优点时说的是允许异方差和自相关。我想在论文里表明用GMM解决了内生性,但总觉得怪怪的,因为我的因变量和自变量的双向因果关系挺强的。。。麻烦大神支招,不胜感激。。
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2016-7-6 12:00:47
根据内生性产生的三种情况:
1、遗漏变量或者模型设定错误
2、联立方程组
3、测量误差
联立方程也就是双向因果关系
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2016-7-6 14:58:42
史蒂芬肥青年 发表于 2016-7-6 12:00
根据内生性产生的三种情况:
1、遗漏变量或者模型设定错误
2、联立方程组
对的。1和3这种情况用系统GMM是可以解决的。但是我先纠结的就是2这种是否能??
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2016-7-6 15:20:51
lianzhongren 发表于 2016-7-6 14:58
对的。1和3这种情况用系统GMM是可以解决的。但是我先纠结的就是2这种是否能??
你的是动态模型?
GMM是针对有内生性而使用的方法,还需要进一步分内生阐述的情况,再选择适用的方法??
这个我不太了解,请教!!
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