实验项目6内生解释变量问题
内生性问题原因和处理方法
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。
计量经济学内生解释变量问题
LRi 0 1WRi βXi i
i 1, 2,劳动者的工资wage主要由劳动者的受教育程度educ、 工作经验exper、个人能力abil等诸多因素决定。 – 由于劳动者个人能力的大小很难测度，该解释变量无 法引入到工资模型中，于是它对工资的影响进入到随 机干扰项之中。 – 而个人能力与其所受教育程度有着较为密切的联系， 这就导致了实际用于模型中的劳动者个人受教育程度 变量与随机干扰项间出现同期相关性。 – 个人能力abil 为同期内生解释变量。
内生解释变量问题 Endogenous Independent Variable
一、内生解释变量问题 二、实际经济问题中的内生解释变量问题 三、内生解释变量的后果 四、工具变量法 五、内生性检验与过渡识别约束检验 六、案例
一、内生解释变量问题
1、内生解释变量
Yi 0 1Yi1 2 X i 2 L k X ik i
• 经典模型的基本假设之一是解释变量是严格外生 变量。
• 如果存在一个或多个变量是内生解释变量，则称 原模型存在内生解释变量问题。
• 对于内生解释变量问题，假设X2为内生解释变量， 又分两种不同情况：
• 内生随机解释变量与随机干扰项同期无关 (contemporaneously uncorrelated)，但异期相关。
P lim
n
非一致
x 1 i i 2 x i
P lim(1 n xi i ) 1 2 1 P lim( x n i ) 1 Cov( X i , i ) Var ( X i ) 1
四、工具变量法 Instrument variables，IV
• 实际上，上述需求方程只是联立方程模型系统中的 一个结构方程。
内生解释变量问题名词解释
内生解释变量问题名词解释
x
内生解释变量是经济学研究中的一种重要概念，它包括所取决于观察者的解释，而非彼此独立的变量。
这类变量在经济学研究中具有重要的地位，可以用来解释和预测出行为模式的变化趋势。
内生解释变量可以捕捉某些观点和认知，因此可以帮助经济学家和政策制定者更深入地探究行为模式和趋势的缘由，并推断在某种特定条件下的行为结果。
此外，这种变量也有助于政策制定者更全面地了解经济环境的变化，并从而采取更有效的政策措施。
一般而言，内生解释变量分为两类：一类是具有更为庞大的影响力的变量，它们通常是一系列对行为模式产生较大影响的内在力量；另一类是具有一定程度影响力的变量，它们可能受到技术水平、文化社会价值观、经济环境等因素的影响。
考虑到内生因素可能对行为模式及其结果产生极大的影响，因此，它们的研究可以为经济学家和政策制定者提供有价值的研究结果，从而帮助他们更好地推断行为结果的可能性。
中考生物答题模板如何回答生物实验变量关系题
中考生物答题模板如何回答生物实验变量关系题生物实验变量关系题是中考生物考试中常见的题型之一，涉及到实验设计和变量之间的关系。
正确回答这类题目需要掌握一定的答题模板，以确保回答清晰准确。
本文将介绍一种适用于中考生物答题模板，帮助同学们更好地回答生物实验变量关系题。
【引言】在回答生物实验变量关系题前，首先要明确实验变量的概念。
实验变量是指在进行生物实验时，引起现象变化或者增强现象变化的因素。
常见的实验变量包括自变量、因变量和控制变量。
自变量是通过实验者主动改变的变量，它是实验的起因；因变量是实验者观察到的现象，由自变量而变化；控制变量是在实验过程中保持不变的因素，以排除其他因素对因变量的影响。
【主体部分】在回答生物实验变量关系题时，可以按以下模板来组织思路和回答问题：1. 描述自变量与因变量之间的关系根据实验情境，描述自变量改变时因变量会如何变化。
可以使用以下句型：- 当自变量增加/减少时，因变量也随之增加/减少。
- 自变量的变化对因变量产生了显著影响，因变量的表现与自变量呈现明显的正相关/负相关。
- 自变量对因变量有直接影响，因变量随着自变量的变化而相应变化。
2. 分析结果及其原因解释为什么自变量的改变会导致因变量的变化。
可以使用以下句型：- 自变量改变后，可能会改变实验条件/环境，进而影响生物体的生长/代谢进程，从而导致因变量发生变化。
- 自变量改变后，可能会改变生物体所处的生理状态，例如影响酶活性/细胞膜透性变化等，进而影响因变量的形成。
- 自变量改变后，可能会引起生物体的某些代谢途径/调节机制的改变，导致因变量的变化。
3. 探讨其他可能性和影响因素提出其他可能影响因变量的因素，并解释为什么这些因素不是主要的影响因素。
可以使用以下句型：- 尽管自变量对因变量的影响显著，但也存在其他因素可能会对因变量产生某种程度的影响。
- 虽然其他因素可能存在，但通过对比实验组和对照组的结果，可以排除这些因素对因变量的重要影响。
内生解释变量问题
个人w能a力geaibil 为0同期内1e生du解ci释变量2 e。xp eri i
联立因果关系：联立方程模型中的每个结构方程
在一个经济系统中，变量之间相互依存，互为因果， 而不是简单的单向因果关系，必须用一组方程才能描 述清楚 。称为联立方程模型。
联立因果关系一例
为考察企业引进外资是否真正提高了企业的效益，以 企业资金利润率LR为被解释变量，以企业资产中外资 所占比例WR和其它外生变量X为解释变量，建立模型。
通过对企业引进外资情况的实际考察发现，凡是效益 好的企业，比较容易引进外资，凡是效益差的企业， 引进外资就很困难。
模型中，解释变量WR既影响被解释变量LR，同时它
第二阶段，以得到的X的拟合值代替X 作为解释变 量，进行OLS回归。
被称为两阶段最小二乘法（two stage least squares, 2SLS）。
可以严格证明： 2SLS与直接采用IV是等价的。
对于一元模型：X为内生变量，Z为工具变量
Yi 0 1 X i i
2i
ˆk X ki ) E(i ) 0 ˆk X ki ) X1i E(i X1i ) 0 ˆk X ki ) X 2i E(i X 2i ) 0
Yi X ki (ˆ0 ˆ1X1i ˆ2 X 2i ˆk X ki ) X ki E(i X ki ) 0
内生解释变量问题
一、内生解释变量问题
1、内生解释变量
Yi 0 1Yi1 2 X i2 L k X ik i
内生性问题原因和处理方法
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。
变量内生性问题(讲课)
小丹4-变量内生性小丹：同学们好，我们这节课来看一下变量的内生性问题，（老师出镜+PPT）我们之前学过的内容我们有一个高斯马尔科夫定理，在对线性模型做估计的时候，我们用的是最小二乘法。
高斯马尔科夫定理说在满足四个经典假设的前提下，最小二乘法是一个很好的估计量，最优线性无偏的。
但是如果某一个假设违背了之后那它就不再具有这个优良性质了。
（老师出镜+PPT）那我们今天讲的变量的内生性问题就是当其中的一个假设被违背了之后会出现什么问题，这个假设就是在高斯马尔科夫定理中的第二个假设—严格外生性假设，在严格外生性假设中，我们要求解释变量要么是非随机的、确定的，要么它可以随机，但是如果它是随机变量的话，它不能跟随机扰动项有任何的相关性，一旦有相关性就会干扰我们的估计，就会导致我们的最小线性二乘法得到的结果是有偏的。
所以我们这节课看的就是，如果这个严格外生性假设被违背了之后，也就是当存在变量是内生的这种情况会出现什么后果，（PPT）当出现这个问题的时候，我们该怎么办？我们不能用最小线性二乘法了，那我们该用一个什么样的方法去对它做处理呢？这就是我们这节课的主要内容。
（老师出镜）好，在引出这个“内生性”之前，变量的内生性之前，我们从一个例子开始，比如我们现在关心的是农产品市场，这个农产品假如说可能是白菜或者大豆等等，比如说我们关心的是大豆作为一个农产品它的市场的均衡结果，那么我们关心的是大豆市场上大豆的价格和大豆的产量，或者说大豆在这个价格水平下它有一个需求量，我们的市场均衡模型讨论的都是市场价格，在这个价格下人们对大豆有多少需求，在这个价格下农民会提供或者说会去生产多少量的大豆，也就是产品市场的供给和需求。
根据这样的一个框架，我们就可以去建立农产品市场，这个大豆市场的一个均衡模型，其中包括两个方程，一个方程就是需求，一个方程就是供给，那么需求模1。
内生解释变量问题
内生解释变量问题
一、内生解释变量：
内生解释变量（Endogenous Explanatory Variables）是指当一个变量不仅会受到其它变量的影响，而且也会影响其它变量，产生互动效应，从而形成稳定相互关系，可以作为符合科学法则的研究变量或解释变量的称。
它们是研究过程中的主体成分，是影响因子，可以指导研究者采取有效策略，促进解释变量作用的发挥。
内生解释变量的作用是用于解释因变量的变化，以及因果关系的发现。
通常在研究中，需要考虑解释变量和受检变量之间的复杂相互关系，以及其独立的作用，以便更好地发现问题本质及其影响。
二、内生解释变量的使用：
1、用于检验因果关系：内生解释变量的使用可以更好地检验因果关系，而不受外部干扰，这是因为内生解释变量在研究过程中不仅会受到其它变量的影响，而且也会影响其它变量，产生互动效应，从而形成稳定相互关系。
2、提高研究质量：内生解释变量的使用可以提高研究质量，因为它可以帮助研究者更好地理解问题本质，更准确地分析解释变量对受检变量的影响，从而更好地控制变量，更准确地预测结果。
3、研究因果机制：使用内生解释变量可以更深入地研究因果机制，揭示变量之间的关系，从而为研究者提供有效的思考及解决方案。
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实验项目六：内生解释变量问题
实验目的要求：掌握内生解释变量问题的检验与处理方法
实验内容：
一、建立美国某年香烟消费模型
（一）建立模型
根据商品消费函数理论，对桑烟的人均消费需求Q与居民的收入水平Y及相应的销售价格批有关及相应的需求模型可写为：
lnQ=β0+β1lnY+β2lnP+μ
其中， βi（i=0，1，2）为第i个解释变量的参数，表示第i个解释变量产出的弹性系数。
μ为随机扰动项。
然而如果考虑到在市场均衡时香烟的销售价格也同时受香烟的需求量的影响，则Q与P之间存在着双向因果关系。
因此，由于P 的内生性将导致对上述模型的普通最小二乘回归带来有偏且不一致的估计。
这时需要寻找适当的工具变量来对上式进行工具变量或两阶段最小二乘估计。
（二）收集数据
考虑到相应的价格的组成部分更多的是政府对烟草的课税，而相应的人均消费量本身不会直接影响政府对相应的课税政策。
因此，香烟的消费税可能是一个适当的工具变量。
于是我们收集了1995年美国48个州的人均香烟消费量Q，每个州的人均收入水平Y，相应的平均销售价格P以及相应的平均消费税tax数据。
同时，大多数州还对相应征收的特别消费税taxs，表中也将同时列出表中的香烟平均价格税以及人均收入，都经过了居民消费价格指数的调整。
（三）导入数据
在Eviews中录入数据：
在主菜单选Quick Empty Group（Edit Series），创建5组数值型数据，分别命名为：q、y、p、tax、taxs录入数据：
二、对模型进行估计；
（一）使用普通最小二乘法对模型进行估计：
在主菜单栏下方命令输入窗口输入：“ls log(q) c log(y) log(p)”，回车，命名保存：
则模型估计结果如下：
lnQ̂=10.341+0.344lnY−1.406lnP
（1.023）（0.235）（0.251）
R2=0.4328R̅2=0.4076F=17.17
可见，价格确实是影响人均香烟消费的重要因素，但正是因为价格与消费需求可能存在的双向因果关系，使得模型中P具有内生性，从而普通最小二乘估计有偏且不一致。
（二）使用工具变量法回归
1.工具变量：tax
用香烟消费税tax作为为工具变量，重新对模型进行工具变量法回归。
在主菜单选Quick Estimate Equation…，进入方程设定对话框：
按照上图所示输入，点击确定：
即有如下工具变量法估计结果：
lnQ̂=10.023+0.299lnY−1.315lnP
（1.082）（0.240）（0.271）
R2=0.4311R̅2=0.4058F=13.27
相比于普通最小二乘估计的结果，工具变量法估计得到的人均香烟消费关于价格的弹性要低一点。
2.工具变量：tax、taxs
由于许多州都对香烟有额外的特别消费税taxs，他也可以作为价格P的一个工具变量，用tax及taxs两个工具变量进行两阶段最小二乘估计：在主菜单选Quick Estimate Equation…，进入方程设定对话框：
按照上图所示输入，点击确定：
估计结果为：
lnQ̂=9.894+0.281lnY−1.277lnP
（1.059）（0.238）（0.263）
R2=0.4294R̅2=0.4041F=13.28
估计得到的人均香烟消费关于价格的弹性进一步下降了。
三、检验模型内生解释变量问题；
（一）过度识别约束检验
进行过度识别约束检验，以检验tax、taxs是否是外生变量。
根据过度识别约束检验的过程，用tax、taxs 2个工具变量对原模型进行两阶段最小二乘估计后记录残差项μ̃：
μ̃=lnQ̂−(9.894+0.281lnY−1.277lnP)
1.生成残差序列
生成用tax、taxs 2个工具变量对原模型进行两阶段最小二乘估计的残差项：在Eviews中最后一个回归结果界面点击Proc→Make Residuals Series…
将残差序列命名为“e”
点击“OK”：
2.进行辅助回归
再做μ̃关于工具变量tax、taxs以及原模型外生变量lnY的普通最小二乘回归。
操作步骤为：在主菜单选Quick Estimate Equation…，进入方程设定对话框：
点击确定：
该辅助回归结果为：
μ̃=−0.066−0.002Tax+0.006Taxs+0.032lnY
（0.580）（0.004）（0.012）（0.233）
R2=0.0070F=0.103
3.检验结论
首先从F统计量看，即使在10%的显著性水平下（这时临界值F0.1(3,44)= 2.21），也不拒绝tax、taxs及lnY前参数都为0的假设。
其次，由于
nR2=48×0.0070=0.336
在有一个额外工具变量的情况下，5%显著性水平，自由度为1的χ2分布的临界值为χ2(1)=3.84，可见χ2检验也不拒绝tax、taxs作为工具变量的外生性假设。
（二）豪斯曼检验
用豪斯曼检验来判定香烟价格P是否确实是内生变量。
1.作lnP关于lnY、tax、taxs辅助回归
可选择香烟消费税tax与香烟特别消费税taxs作为lnP的工具变量。
将lnP关于lnY、tax、taxs进行普通最小二乘估计：
回归结果界面：
则回归结果为：
lnP̂=4.103+0.108lnY−0.009Tax+0.011Taxs
（0.099）（0.040）（0.001）（0.002）
R2=0.9403R̅2=0.9262F=230.995
2.生成残差序列
在Eviews中最后一个回归结果界面点击Proc→Make Residuals Series…
将该残差序列命名为“v”
生成残差序列
3.将残差项带入原回归模型中进行回归
在主菜单栏下方命令输入窗口输入：“ls log(q) c log(y) log(p) v”，回车，命名保存：
lnQ̂=9.894+0.281lnY−1.277lnP−1.565v̂
（1.032）（0.232）（0.257）（0.893）
R2=0.4697R̅2=0.4336F=12.99
在10%和5%的显著性水平下，t分布的临界值分别为1.68和2.02，而参数估计的t统计量的绝对值为1.75。
因此，在10%的显著性水平下，拒绝v̂前的参数为0的原假设，可判断香烟价格是内生变量；但在5%的显著性水平下，不拒绝原假设，判断香烟价格不是内生变量。
如果模型中不存在内生解释变量，则应采用普通最小的乘法进行模型估计，因为普通最小二乘估计量是最佳的线性无偏估计量。