文档介绍：内生性问题:就是模型中的一个或多个解释变量与随机扰动项相关的问题。变量的内生性问题总是不可避免的。内生性引起的问题主要是引起参数估计的不一致。引起内生性问题的原因:(1)遗漏变量这主要是因为实际的问题中,一个变量往往受到许多变量的影响,在实际建模过程中无法将解释变量全部列出。在这样的情况下,遗漏的变量的影响就被纳入了误差项中,在该遗漏变量与其他解释变量相关的情况下,就引起了内生性问题。(2)测量误差关于测量误差引起内生性的问题要基于测量误差的假设。测量误差可能是对被解释变量的测量误差,也可能是由于对解释变量的测量误差。这两种情况引发的结果是不一样的。(3)双向交互影响这种情况引起的内生性问题在现实中最为常见。其基本的原理可以阐述为,被解释变量和解释变量之间存在一个交互影响的过程。的数值大小会引起取值的变换,但同时的变换又会反过来对构成影响。这样,在如下的回归方程中:,如果残差项的冲击影响了的取值,而这样的影响会通过传导到上,从而造成了和残差项的相关。也就是引起了内生性问题。内生性问题处理方法:(IV)就是找到一个变量和内生化变量相关,但是和残差项不相关。在OLS的框架下同时有多个IV,这些工具变量被称为两阶段最小二乘(2SLS)估计量。具体的说,这种方法是找到影响内生变量的外生变量,连同其他已有的外生变量一起回归,得到内生变量的估计值,以此作为IV,放到原来的回归方程中进行回归。(Proxy)Proxy方法是将不可观测的变量用近似的变量进行替代,也就是说,是在残差项中提取出有用的信息,但是并没有对现有的解释变量进行处理。,使得研究对象仿佛被随机分成了实验组或控制组。该事件只影响一部分样本,或者只影响解释变量而不影响被解释变量。,这次冲击影响了一部分样本,对另一部分样本则无影响,双重差分法就是用来研究这次冲击的净效应的。其基本思想是,将受冲击的样本视作实验组,再按照一定标准在未受冲击的样本中寻求与实验组匹配的对照组,而后做差,做差剩下来的便是这