内生性问题原因和处理方法
什么是2sls
内生性问题实例（转自人大经济论坛）作者：蒋人杰以前发的东西研究领域过于狭窄，今天发一个估计大家都感兴趣的话题：内生性。
国内杂志上的文章很多是不控制内生性问题的，但是，学过计量的人都知道，不控制内生性问题的文章，说得极端点，应该被称为“垃圾”（这话我也是从麦克法登的一个弟子那里听来的）。
接下来，我想简单的梳理一下内生性问题，同时以最近读到的一篇文章为例，看看top journal paper是如何处理这个问题的。
关于公司金融领域里的内生性问题的一个比较好的综述是Roberts, Michael R. and Whited, Toni M., Endogeneity in Empirical Corporate Finance (August 30, 2011). Simon School Working Paper No. FR 11-29. Available at SSRN:[url=/abstract=1748604]/abstract=1748604[/ur l] or /10.2139/ssrn.1748604总的说来，内生性主要由以下原因造成：1. 遗漏变量：如果遗漏的变量与其他解释变量不相关，一般不会造成问题。
否则，就会造成解释变量与残差项相关，从而引起内生性问题。
2. 解释变量与被解释变量相互影响3. 度量误差（measurement error）：由于关键变量的度量上存在误差，使其与真实值之间存在偏差，这种偏差可能会成为回归误差（regression error）的一部分，从而导致内生性问题。
解决内生性问题的方法主要有：1.工具变量法（IV）这种方法相信大家都已经学过，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two stage least squares (2SLS) estimator。
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。
我国货币内生性原因
三、我国货币供给内生性的原因内生性货币供给使得中央银行以货币供给量为中介的宏观调控政策难以奏效。
导致我国货币供给内生性，从而中央银行货币供给控制力减弱的主要原因有以下四个方面。
（1）存款外流程度、商业银行经营政策等因素都会影响超额准备金的持有量；居民收入、市场利率、金融资产多元化程度、对未来预期等因素会影响持有金融资产的行为，导致居民现金持有量发生变化。
而超额准备金的持有量和现金漏出是影响货币乘数的重要变量，⑥二者随经济内生变量的波动导致了货币乘数的不稳定性和不可测性；同时，监管部门对商业银行的监管要求、商业银行资产负债选择以及社会公众行为偏好等因素，也会导致货币乘数的长期不可测。
（2）在经济转轨时期，一方面，由于经济增长的粗放模式和投融资体制的缺陷，财政和企业的预算软约束在投资饥渴症的刺激下，必然转化为银行信贷的软约束，从而形成“适应性内生货币供给”式的“倒逼机制”，导致信贷规模失控；另一方面，由于国有商业银行不存在破产的风险，因此它们对利润的关心远远超过对自身安全的关注。
当前，对于商业银行的监管机制尚不健全，监管指标还不尽科学，例如，当前存贷比指标监管还未采用日均存贷比，⑦这被认为是银行过度放贷冲动和月末恶性揽储大战的重要原因。
因此，当商业银行超额准备金和库存现金的减少使得银行系统出现支付危机时，中央银行则不得不增加对商业银行的贷款，这将不可避免地导致基础货币供给的增加。
（3）我国的国债市场还不完善，中央银行可用于公开市场操作的债券资产又十分短缺，只能做投放短期资金的单向操作，难以通过逆回购业务收回基础货币，因此灵活性受到束缚。
由于缺少较好的投资渠道，持有大量国债的国有商业银行也将国债视为优质资产而不愿出售，这些都使得公开市场业务缺乏交易基础，从而中央银行通过公开市场业务操作调控基础货币的主动性在很大程度上受到限制。
同时，中央银行开办公开市场业务的难点还在于其独立地位尚未完全确立。
（4）我国目前实行的是有管理的浮动汇率制度，在外汇管理上实行的是“强制结汇，意愿售汇”的银行结售汇制度，从而使得外汇占款成为基础货币增加的主要渠道。
内生性的例子
内生性的例子【篇一：内生性的例子】以前发的东西研究领域过于狭窄，今天发一个估计大家都感兴趣的话题：内生性。
国内杂志上的文章很多是不控制内生性问题的，但是，学过计量的人都知道，不控制内生性问题的文章，说得极端点，应该被称为垃圾（这话我也是从麦克法登的一个弟子那里听来的）。
接下来，我想简单的梳理一下内生性问题，同时以最近读到的一篇文章为例，看看top journal paper是如何处理这个问题的。
关于公司金融领域里的内生性问题的一个比较好的综述是总的说来，内生性主要由以下原因造成：1. 遗漏变量：如果遗漏的变量与其他解释变量不相关，一般不会造成问题。
否则，就会造成解释变量与残差项相关，从而引起内生性问题。
2. 解释变量与被解释变量相互影响3. 度量误差（measurement error）：由于关键变量的度量上存在误差，使其与真实值之间存在偏差，这种偏差可能会成为回归误差（regression error）的一部分，从而导致内生性问题。
解决内生性问题的方法主要有：1.工具变量法（iv）这种方法相信大家都已经学过，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two stage least squares (2sls) estimator。
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。
2. 自然实验法就是找到一个事件，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。
3.difference-in-difference （did）法思想是按照一定的标准，找到与样本match的控制组。
在假设外在冲击同时影响两个组别的情况下，做差来剔除掉外界冲击的影响。
4. 动态panel思想是将解释变量和被解释变量的滞后项作为iv好了，说了这么多，给大家举一个例子，这是我最近看到的最让我难忘的一篇文章。
企业集群内生性风险的成因与防治
企业集群内生性风险的成因与防治企业集群在产生后，各种集群风险会伴随着集群的生命周期而产生和累积，最终将会导致企业集群的衰退甚至衰亡。
在这些集群风险中，内生性风险是导致企业集群衰退的根本原因。
本文对企业集群内生性风险的形成原因进行分析，并在此基础上提出防治集群内生性风险的对策。
标签：企业集群内生性风险风险防治企业集群作为一种介于市场与科层组织之间的网络组成形式，在其产生后，由于具有强大的辐射力，以及竞争力，对提升区域产业竞争力，发展区域经济起到了极大的推动作用。
世界越来越多的国家和地区都将企业集群视为一种促进经济发展的重要策略。
在我国，20世纪90年代以后，在广东、江浙一带也涌现出一批中小企业集群，对当地经济的发展起到了很强的推动作用。
然而，在这些企业集群发展的同时，一些曾经辉煌一时的企业集群，尤其是哪些结构比较单一的企业集群却陷入衰退，失去原来的竞争优势，致使该区域的经济发展陷入困境。
通过研究后发现，企业集群在形成和发展的过程中，那些推动企业集群发展的因素，也会同时给企业集群带来风险，成为导致企业集群衰退的主要原因。
一、企业集群内生性风险的形成原因1.企业集群内部的专业化分工导致集群纵向价值链上各个企业资产专用性的提高，降低了集群内企业和整个企业集群对外部环境的应变能力专业化分工使得处于企业集群内部纵向价值链上企业合作关系更紧密，相互依赖性更强。
而且由于每个企业都是在具有相对生产优势的领域从事生产，大大提高了企业的效率。
但是，由于处于价值链上的不同企业专门从事生产领域的不同，生产过程中就需要投入大量不同的专用性资产。
随着专业化分工的持续深化，资产的专用性将会不断提高，这就意味着企业难以从价值链中推出，企业资产越来越难以移作他用或者是即使能移作他用也只能实现很小的价值。
因此，专业化分工将会导致纵向价值链上企业专用性资产投资风险增大，企业也会因为专用性资产的增加而对外界缺乏灵活的应变能力。
此外，专业化分工使得企业集群内纵向价值链上企业间的依赖程度增强，一旦某一个企业出现问题，价值链上的其他企业也将会出现“一损俱损”的连锁反应。
计量经济学试题计量经济学中的内生性问题与解决方法
计量经济学试题计量经济学中的内生性问题与解决方法计量经济学是经济学领域中重要的研究方法之一，通过使用统计分析和经济理论，可以用来研究经济现象的数量关系。
在计量经济学中，内生性问题是研究过程中常常面临的一个重要挑战。
本文将探讨内生性问题的定义、原因以及解决方法。
1. 内生性问题的定义内生性问题是指在计量经济分析中，变量间的相关关系可能不准确反映真实因果关系的情况。
简而言之，研究中的内生性问题会导致我们很难判断变量之间的因果关系。
为了更好地理解内生性问题，我们可以考虑以下案例：假设我们研究肥胖与健康之间的关系。
然而，我们发现肥胖与健康之间的关系并不简单，而是与收入也有关系。
这意味着收入可能同时影响到肥胖和健康的变量，从而产生内生性问题。
2. 内生性问题的原因内生性问题的产生可以归因于多种因素，其中最常见的原因包括遗漏变量、反向因果、同时发生性等。
首先，遗漏变量是内生性问题最常见的原因之一。
如果在研究中忽略了对结果变量和解释变量的同时影响的变量，我们将难以判断因果关系，从而产生内生性问题。
其次，反向因果指的是因果关系被反向解释的情况。
例如，我们研究教育对收入的影响，如果我们并未考虑到择业选择方面的影响，而单独将教育与收入联系起来，就可能存在内生性问题。
另外，同时发生性也是导致内生性问题的原因之一。
即两个或多个变量同时发生，导致我们无法准确地判断它们之间的因果关系。
3. 解决内生性问题的方法为了解决内生性问题，计量经济学提出了一系列的方法和技术。
下面将介绍几种常见的解决方法。
第一种方法是工具变量法。
工具变量是一种可以在研究中代表其他变量的变量。
通过引入工具变量，我们可以使用工具变量回归来估计原因变量对结果变量的效应。
当然，工具变量的选择应满足一定的条件，以确保其有效性。
第二种方法是差分法。
差分法是通过对同一个体或群体在不同时期的数据进行比较，来控制内生性问题。
通过比较不同时间点的数据，我们可以消除一些可能导致内生性问题的因素。
内生性问题
内生性问题引言：内生性问题是指与一个系统、组织或现象内在联系紧密、相互影响、互为因果的问题。
这些问题既不是纯粹由外部因素所引起，也不是完全由内部因素所导致，而是两者相互作用的结果。
内生性问题在社会科学领域尤为常见，包括经济学、政治学、社会学等。
一、内生性问题的定义内生性问题在研究中意味着变量之间存在相互影响关系，不仅自变量影响因变量，同时也可能因变量对自变量产生影响。
这种相互影响可以是正向的也可以是负向的，有时甚至是复杂的回馈关系。
内生性问题的存在使得我们需要更加谨慎地解读数据和分析结果，以避免产生误导性的结论。
二、内生性问题的原因内生性问题的主要原因在于变量之间的复杂关系。
一方面，变量之间可能存在遗漏变量问题。
在研究中，我们不能将所有可能影响因变量的因素都纳入考虑，有些变量可能被忽略而导致结果出现偏差。
另一方面，变量之间也可能存在反向因果关系。
因变量可能同时作为自变量影响其他因变量，这种复杂的关系造成了内生性问题的存在。
三、内生性问题的解决方法为了解决内生性问题，研究者可以采用以下方法：1. 仔细控制变量：通过控制可能产生内生性问题的其他变量，使得自变量与因变量之间的关系更加可靠。
这可以通过实验设计、随机分配处理组和对照组等方法来实现。
2. 使用工具变量：工具变量是一种在经济学领域中常用的解决内生性问题的方法。
它通过引入一个与自变量相关但不直接影响因变量的变量来进行分析。
通过工具变量的引入，可以排除内生性问题对研究结果的影响。
3. 进行因果推断：通过仔细验证变量之间的因果关系，可以帮助我们更清楚地了解内生性问题的存在。
借助因果推断的方法，可以准确地解释变量之间的相互作用，并确定影响因变量的主要因素。
四、内生性问题的影响内生性问题的存在会对研究结果产生明显的影响。
如果不加以解决，内生性问题可能导致对因果关系的错误解读，使得研究结论产生偏差，缺乏可靠性和有效性。
此外，内生性问题还可能使得研究结果的泛化能力受到限制，难以推广到其他情境或群体。
硕士毕业论文内生性问题
硕士毕业论文内生性问题学术研究人员通常对因果性（Causality）问题感兴趣，而在经济、金融以及管理领域的实证研究中，往往因为研究过程中存在内生性（Endogeneity）问题导致理想的因果推断难以实现。
建立因果关系最清晰的方法是进行一个理想的随机试验，其中x（自变量）对y（因变量）的因果效应通过随机抽样分离出来。
也就是说，对不同水平的预测变量x进行随机抽样，可以确保在足够的样本量下，当理想条件得到满足时，实验效应（研究中已考虑的那些因素）与被忽略的因素无关。
随机试验并非没有问题，但原则上，它们不会产生内生性问题。
然而，随机试验并不总是可行的，因此研究人员经常在不可能进行随机试验的情况下使用档案数据、准实验或调查数据等替代方法。
在分析这类数据时，问题是我们能否用估计系数近似表示在理想实验中可能确定的因果效应。
为了使因果推断有效，必须满足分析方法的假设（例如，普通最小二乘法[OLS]回归、结构方程建模[SEM]）。
值得关注的是外生性假设（即内生性不存在）——也就是说，给定预测变量的任何实例，模型中的残差的预期值为零，因此预测变量和残差之间没有相关性。
例如，一个估计方程y = a + Bx +u，其中y是被解释变量，x是解释变量，a是模型中的常数（截距），B是估计系数，u是残差。
内生性问题(Endogeneity issue) 是指模型中的一个或多个解释变量与误差项存在相关关系，即观察到的预测因子x与未观察到的剩余u相关。
学者称u是任何分析中最重要的部分，因为u包含无数可能影响y的不可观察因素。
捕捉和定义这种关系的困难在于，理解u本质上是一种理论操作，因为u包含x没有包括的所有信息。
当研究者不能用随机试验的方式来排除内生性问题时，他们必须提供理论、实证证据，证明x与u无关。
产生内生性的四个原因1. 遗漏变量回归方程的残差中还包括哪些其他预测因素或结构？这些因素是否也可能与预测变量相关？示例一：X=工作满意度，Y=工作表现，个人的负面影响可能与这两个变量相关，例如一个人的坏心情会影响到工作满意度，也会影响到其工作表现，这会导致“员工工作满意度和工作表现之间”的因果推断受到干扰。
logit模型的工具变量法
logit模型的工具变量法1. 引言logit模型是一种广泛应用于经济学和社会科学领域的统计模型，用于研究二分类问题。
在实际应用中，我们常常面临内生性问题，即解释变量与误差项之间存在相关性。
为了解决内生性问题，研究者引入了工具变量法。
本文将详细介绍logit模型的工具变量法，包括定义、原理、估计方法以及应用案例等。
2. logit模型简介logit模型是一种广义线性模型，用于研究二分类问题。
其基本形式为：P(Y=1|X)=11+e−Xβ其中，P(Y=1|X)表示因变量Y取值为1的概率，X为解释变量，β为参数向量。
logit模型的核心思想是通过一个线性组合的函数将解释变量映射到一个概率值，从而进行分类预测或推断。
3. 内生性问题与工具变量法在实际应用中，解释变量与误差项之间往往存在相关性，即内生性问题。
内生性问题会导致参数估计的偏误和不一致性，从而影响模型的准确性和可靠性。
为了解决内生性问题，研究者引入了工具变量法。
3.1 内生性问题的原因内生性问题通常由以下原因引起：•遗漏变量：模型中未包含影响解释变量和因变量的未观测因素。
•测量误差：解释变量和因变量的测量误差导致相关性。
•同时方程偏误：解释变量和因变量之间存在双向因果关系。
3.2 工具变量法的原理工具变量法通过引入一个或多个与内生解释变量相关但与误差项不相关的工具变量，来解决内生性问题。
工具变量需要满足两个条件：•相关性：工具变量与内生解释变量之间存在相关性。
•排除性：工具变量与误差项之间不存在相关性。
工具变量法的基本思路是利用工具变量与内生解释变量之间的相关性，通过两阶段最小二乘法估计模型参数。
在第一阶段，利用工具变量估计内生解释变量的无条件期望值。
在第二阶段，将无条件期望值代入原模型进行估计。
4. 工具变量法的估计方法工具变量法的估计方法主要包括两阶段最小二乘法（Two-stage Least Squares,2SLS）和广义矩估计法（Generalized Method of Moments, GMM）。
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内生性问题原因和处理
方法
Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】
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y 的测量误差，也可能是由于对解释变量x 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y 和解释变量x 之间存在一个交互影响的过程。
x 的数值大小会引起y 取值的变换，但同时y 的变换又会反过来对x 构成影响。
这样，在如下的回归方程中：011k k y x x βββε=+++，如果残差项ε的冲击影响了y 的取值，而这样的影响会通过y 传导到x 上，从而造成了x 和残差项ε的相关。
也就是引起了内生性问题。
内生性问题处理方法：
1.工具变量法（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。
2.代理变量法（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。
3. 自然实验法
就是就是发生了某些外部突发事件，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。
4. 双重差分法
倘若出现了一次外部冲击，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次冲击的净效应。