工具变量回归PPT学习教案.pptx

文档介绍：会计学
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工具变量回归
OLS经典假设 所有的解释变量Xi与随机误差项彼此之间不相关。
若解释变量Xi和ui相关，则OLS估计量是非一致的，也就是即使当样本容量很大时，OLS估计量也不会接近回归系数的真值。
当解释变量和随机误差项相关时，模型存在着内生性问题。
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在计量经济学中，把所有与扰动项相关的解释变量都称为“内生变量”。这与一般经济学理论中的定义有所不同。
1。与误差项相关的变量称为内生变量(endogenous variable)。
2。与误差项不相关的变量称为外生变量(exogenous variable)。
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造成误差项与回归变量相关（内生性）的原因很多，但我们主要考虑如下几个方面：
遗漏变量偏差
变量有测量误差
双向因果关系。
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遗漏变量偏差
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变量有测量误差
测量数据正确时：假设方程为：
当存在测量误差时：方程为：
所以我们有：
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可知，误差项中包含
所以可以得到：如果
则回归结果有偏，非一致
我们假设
则有
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结论：1。由于
2。回归的性质决定于w的标准差
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双向因果关系
之前我们假定因果关系是从回归变量到因变量的(X导致了Y)。但如果因果关系同时也是从因变量到一个或多个回归变量(Y导致了X)的呢？如果是这样的话，因果关系是向前的也是“向后” 的，即存在双向因果关系，如果存在双向因果关系，则OLS回归中同时包含了这两个效应，因此OLS估计量是有偏的、非一致的。
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