描述#xff1a;工具变量估计的线性模型通过两阶段最小二乘(2SLS)

回归或通过稳健回归M估计(2SM)或MM估计(2SMM)。

主要的…两阶段最小二乘法

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回归或通过稳健回归M估计(2SM)或MM估计(2SMM)。

主要的ivreg()模型拟合函数旨在提供一个工作流程尽可能类似于标准的lm()回归。

大量的方法是被用来拟合ivreg模型对象除了其他标准模型工具还包括广泛的功能计算和图形回归诊断。

作者Author

在利用工具变量法估计线性回归模型时往往选择Stata操作现在介绍R的操作方法首先我们先安装工具变量回归安装包ivreg并加载相关其他计量包

setwd(D:/Allcode/Rstudy/model/IV_estimate)

先设置路径

library(sandwich)接下来准备数据集我选用的是陈强老师主页陈强教授的计量经济学及Stata主页

(econometrics-stata.com)上的数据集grilic它是stata的dta格式因此需要转换导入

grilic

ofWork测试中的成绩),mt(婚姻虚拟变量,已婚1),rns

(美国南方虚拟变量,住在南方1),smsa(大城市虚拟变量,住在大城市1),year

1966-1973年中的某一年)。

我们选择lw为被解释变量其余变量为解释变量。

先利用OLS回归作为基准模型

fit_ols1

#由于没有加入iq存在遗漏变量问题因此加入iqfit_ols2

lm(lw

以上回归都是基于同方差假设条件下的结果我们将系数转换为异方差稳健标准误这里以fit_ols2为例coeftest(fit_ols2,

vcov

1使用工具变量法回归内生解释变量为iq工具变量选择med、kww、mrt、age;其余控制变量自身视为自身的工具变量代码如下

fit_iv

由于工具变量个数大于内生解释变量个数且工具变量过度识别检验未通过因此需要调整工具变量这里怀疑age与tenure可能存在过度识别剔除后进行ivreg回归

fit_iv2

陈强.高级计量经济学[M].高等教育出版社https://cran.r-project.org/web/packages/gmm/gmm.pdfhttp://www.econometrics-stata.com/col.jsp?id101