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2017-05-20
请问,如果核心解释变量和被解释变量之间存在反向因果关系的可能时,是否可以认为模型存在内生性问题;而且GMM估计方法是否可以解决这种内生性问题呢
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2017-5-20 10:03:36
1. 这是内生性问题没错! 2. 最典型作法当然是找到适当的工具变量并以 2SLS/GMM 去估计!
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2017-5-20 10:08:21
黃河泉 发表于 2017-5-20 10:03
1. 这是内生性问题没错! 2. 最典型作法当然是找到适当的工具变量并以 2SLS/GMM 去估计!
那如果我并没有找到合适的工具变量,然后我采用GMM估计时,我如何选取解释变量的滞后几阶作为系统工具变量呢
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2017-5-20 10:29:55
sysusunshine 发表于 2017-5-20 10:08
那如果我并没有找到合适的工具变量,然后我采用GMM估计时,我如何选取解释变量的滞后几阶作为系统工具变量 ...
你是用面板资料吧?选取解释变量的滞后项当作工具变量在 dynamic panel data (DPD)model 是常用(你应该先去找一下书或文献看看),但也有人不太认为这是好方法(我个人是认为 DPD 的 GMM 估计是没办法中的方法)!
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2017-5-20 10:48:18
黃河泉 发表于 2017-5-20 10:29
你是用面板资料吧?选取解释变量的滞后项当作工具变量在 dynamic panel data (DPD)model 是常用(你应该 ...
哦好嘞非常感谢您的解答
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2021-3-30 15:18:26
黃河泉 发表于 2017-5-20 10:29
你是用面板资料吧?选取解释变量的滞后项当作工具变量在 dynamic panel data (DPD)model 是常用(你应该 ...
黄老师,我想问一下GMM一般都是用来处理遗漏变量问题(即滞后被解释变量与扰动项的关系),这个方法能够缓解反向因果的内生性吗?是因为在stata命令中使用了内生变量的滞后期来作为内生变量的工具变量吗(命令中 endogenous(mx,lag(0,2))选项)。如果不加入这个选项是不是就不能缓解反向因果的关系。(stata命令用的是 xtdpdsys lwage occ south smsa ind,lag(2) maxldep(3) pre(wks,lag(1,2)) endogenous(mx,lag(0,2)) twostep )
      谢谢黄老师!
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