6.2、内生性变量—零基础入门教程

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内生性变量是指在回归模型中，自变量与误差项之间存在相关关系的情况。换句话说，内生性变量是由于模型中未考虑到的其他因素或系统性偏误而导致的自变量与误差项之间的内在联系。内生性可能会导致回归系数估计的偏误和不一致性，使得模型结果不可靠。为了解决内生性问题，可以采用一些方法，如仪器变量法、差分法、面板数据模型等。这些方法可以通过引入额外的变量或利用时间序列或面板数据的特性来解决内生性问题，从而得到更准确和可靠的回归结果。内生性问题在经济学、社会科学和医学研究等领域中经常遇到，因此解决内生性问题对于建立可靠的因果关系至关重要。

内生变量问题与二阶段最小二乘法

最小二乘法要求解释变量与随机误差相互独立，如果解释变量与随机误差项不相互独立，模型就存在内生性问题。

1.内生性的含义及后果

当解释变量与随机误差不相互独立时，即Cov(u,x;)≠0,称模型存在内生性问题。引起内生性问题的原因通常有忽略了重要的解释变量、变量之间存在联立性、变量存在测量误差等等。

内生性使得模型不能满足OLS的基本假设，对模型进行OLS估计得到估计量是有偏且不一致的。

2.内生性的解决方法——二阶段最小二乘法(TSLS)

模型存在内生性问题时，需要寻找一组工具变量(Instrument Variable)以消除解释变量和随机误差项之间的相关性。选择的工具变量应当与解释变量高度相关但与随机误差项无关，且工具变量的个数应大于等于模型需要估计的系数个数，以保证模型的可识别要求。

二阶段最小二乘法估计的第一阶段是利用原模型解释变量对工具变量进行最小二乘法估计，得到解释变量的拟合值。第二阶段利用第一阶段得到的解释变量拟合值对原模型进行最小二乘估计，从而得到模型的估计值。这样可以消除内生性影响，获得较为准确的模型估计值。

广义最小二的乘法

广义最小二乘法的EViews操作步骤与OLS估计的操作步骤基本相同，特殊之处在于需要对工具变量进行设定。具体操作步骤如下。

(1)选择EViews主菜单中的ObjectlNew ObjectEquation命令，弹出如图所示的Equation Estimation对话框。

(2)在Estimation Estimation对话框的Estimation settings选项组Method下拉列表中选择TSLS-Two-Stage Least Squares(TSNLS and ARMA)方法。

(3)在Equation Estimation对话框中的Equation specification输入框中依次输入进行估计的模型变量，在Instrument list输入框中依次输入工具变量。注意常数项c也是一个合适的工具变量，因此也应该输入到工具变量输入框中，即使用户不输入，EViews 在估计时也会自动添加。

(4)最后单击“确定”按钮，即可输出TSLS估计结果。

操作步骤

1.将数据导入工作文件

新建或打开一个工作文件，将nv序列和GDP序列导入工作文件中。

2.选取工具变量.

工具变量的选取非常具有技巧性，需要选择与解释变量高度相关但与扰动项不相关的变量针对本案例，Inv序列和GDP序列的滞后序列通常被认为是外生的，又鉴于王具变量个数不能小于估计系数个数的要求，选取了Inv.序列和GDP序列各自的滞后一期序列作为工具变量。

3. 进行二阶段最小二乘法 TSLS 估计

(1)在EViews主菜单中选择ObjectlNew Object Equation 命令，在如图所示的Equation Estimation对话

框中的Method下拉列表中选择TSLS-Two-Stage Least Squares(TSNLS and:ARMA)方法。

(2)在对话框中的Equation specification输入框中依次输入回归模型变量invc gdp,在Instrumen ist输入框中依次输入工具变量c gdp(-1) inv(=1)。注意，常数项c也是一个合适：的工具变量，即使用户不输入，EViews在估计时也会自动添加。

(3)最后单击“确定”按钮即可输出TSLS:估计结果。

如图显示了TSLS估计结果，可以看到在5%显著性水平下，模型的参数估计值都很显著:

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