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10826 8
2017-12-19
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如题所示,我的面板数据回归过程中发现主解释变量为内生变量,并且FE回归发现必须加入其平方项或交互项的结果比单独项效果好,并且经济学解释也更支持加入平方项。回归方程如下:lny=lnx+lnx*lnx+Z+e
但采用xtivreg 和GMM时候发现,stata都提示不能加入交互项,请问这个问题该怎么解决呢??
我能够想出来的是将交互项或者平方项单独生成,例如gen lnx2=lnx*lnx,然后将其当作变量与lnx一样当作内生变量加入模型,但这样恐怕就割裂了lnx 与lnx*lnx的关系。
请明白的好心人指点迷津,也请有类似问题的亲们留言共同交流。


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LITTLEICE0418 查看完整内容

平方项或交互项的工具变量就是你之前找的内生变量的工具变量的平方和工具变量与另一个变量的交互
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2017-12-19 10:17:33
平方项或交互项的工具变量就是你之前找的内生变量的工具变量的平方和工具变量与另一个变量的交互
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2017-12-19 10:19:38
此外,采用将交互项或者平方项单独生成,例如gen lnx2=lnx*lnx,然后将其当作变量与lnx一样当作内生变量加入模型的方法,得出的是倒U型的结论,与FE得出的正U型的结论截然相反,这可怎么选择啊????
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2017-12-20 20:03:43
单独生成并不影响结果。交互项或平方项做工具变量了么?
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2017-12-21 13:57:14
LITTLEICE0418 发表于 2017-12-20 20:07
平方项或交互项的工具变量就是你之前找的内生变量的工具变量的平方和工具变量与另一个变量的交互
做了,例如被解释变量为Y,控制变量为W,内生变量为X 和X平方项X2,X的工具变量为Z,我在面板工具变量回归内生变量填写的时候首先生成平方项,然后这样写的:xtivreg y w (x x2=z z2),fe。系统GMM这样写的:xtdpdsys y w,lags(2) maxldep(3) pre(**,lag(1,2)) endogeous(x,lag(0,2)) endogeous(x2,lag(0,2)) twostep
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2017-12-21 15:36:40
那可能就是模型设定的问题了
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