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工具变量gmm估计一阶段(系统gmm工具变量)

admin 12-05 05:12 775次浏览

1.老师你好!我使用的数据是动态面板,我想使用系统GMM和差分GMM来估计。该模型是:

Y=a0 a1X1 a2X2 a3X1X2

其中,X1是内生变量,X2是外生变量,X1X2是它们之间的交互项。不好意思。

由于X1是内生变量,在写GMM命令时应该表示为内生(X1,lag())。此时应该如何判断互动项?是否也需要写:内生(X1X2,lag()),即把交互项看作内生变量?还是把它当成一个普通的解释变量?希望,谢谢!

2.如果因变量是二元变量,自变量是连续变量,那么可以用iv-probit来估计。但是,如果自变量是二进制变量,我看过很多数据。如果自变量是二元变量,iv-probit将不再适用。我通过数据发现,如果自变量和因变量都是二元变量,可以用eprobit模型进行估计,如下图截图所示。

在上面截图的例子中,y1是解释变量,二元变量0-1,x1-x15是外生协变,可能对y1有影响,t1是内生协变,iv1和iv2是t1的工具变量,t1是二元变量0-1。我的目的是用工具变量解决潜在的内生问题,从而估计t1对y1的影响(t1是内生协变的),怎么做?具体的stata命令是什么?谢谢老师的回答。谢谢你。

1.要计算交互式项目X1X2并将其放入命令中,

内源性(X1X2,lag())

2.计算t1、x1-x15协变量对y1的平均边际效应。对于具体的stata命令,可以尝试用mfx或margins找到边际效应,也可以调用help检查具体步骤。

过去的回顾:

相互问答第161期:相关分析和回归分析的符号和协变量

160号互问互答:对159号问题的补充

相互问答第159期:逻辑回归,用虚拟变量分组回归

互动问答158:滚动回归的静态实现

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回答者:wxdy老师

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