在使用工具變數法時，必須對工具變數的有效性進行檢驗。如果工具變數不有效，則可能導致估計不一致，或估計量的方差過大。為此，需要進行一系列的檢驗。1.首先，檢驗解釋變數是否具有內生性。使用工具變數法的前提是存在內生解釋變數，即隨機擾動項中有遺漏變數與解釋變數相關，使用的檢驗為「豪斯曼檢驗」，如果拒絕h
0，則說明x2為內生解釋變數，需要使用工具變數法，反之則說明所有的解釋變數均外生，則應使用ols。 相應的程式和演算法包也均成熟，可以直接呼叫，這裡以stata為例：
*原假設：
「h0 ：所有解釋變數均為外生變數
」* reg y x1 x2 estimates store ols *儲存ols的結果* ivregress 2sls y x1 (x2= z1 z2) *假設懷疑x2為內生變數* husman iv ols,constant sigmamore *根據儲存的結果進行豪斯曼檢驗* 「豪斯曼檢驗」有乙個缺點是如果存在異方差，ols並不是最有效的，因此豪斯曼檢驗並不適用於異方差的情形，那如果存在異方差了怎樣進行內生性檢驗呢？這裡有兩種方法可以用： 1.使用 自助法進行穩健的豪斯曼檢驗 。 2.使用「杜賓-吳-豪斯曼檢驗」(dwh檢驗)。該檢驗在異方差的情況下也適用並且更為穩健，如果拒絕原假設，則認為存在內生性解釋變數，可以在豪斯曼檢驗後再進行dwh檢驗&#x
stata中 如何在STATA中合併資料檔案呢？
我們在使用stata進行資料分析時，可能涉及多個資料文件的合併操作或者同時使用不同資料集中的多個變數，這都需要我們進行文件間不同變數的歸併。例如，我們需要使用cfps 中國家庭追蹤調查 資料庫進行實證分析，而申請拿到的原始資料中包含 資料庫，兒童資料庫，家庭關係庫等多個資料集，我們需要的變數分散在這...
STATA中eststo命令安裝及使用
常用的est store modelx接est table命令有兩大不方便的地方，一是modelx的資料是儲存在dta檔案中的，換乙個資料集結果就沒了 當然也是優勢，可以讓別人拿到dta檔案後直接看到你的回歸結果 二是 est table輸出結果中不能同時列示 顯著性 和標準差，而且標準差需要自己加...
idea工具中，修改檔案後變顏色設定
對於初次使用某開發工具，適應階段是比較難受的，各種快捷鍵和設定都要慢慢摸索，不過，好的開發工具也會提高擼碼效率。idea開發工具也是聽說已久，在實際工作中沒有用到過，看過許多文章，說什麼外掛程式很牛，還是要忍不住接觸一下的。這裡記錄一下設定，修改檔案後，顏色的變化 由於選擇的主題比較花哨，顏色不好區...