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英文字典中文字典相关资料:


  • Stata学习：如何构建工具变量有限信息最大或然模型？ - 知乎
    文献来源Zhang等（2023）采用了一种对弱工具变量不太敏感的方法——有限信息最大似然法（LIML，limited information maximum likelihood）来检验内生性。 Zhang, P , Gu, H (2023) Potential policy coord…
  • 2SLS第一阶段回归有识别问题，想用LIML（有限信息最大似 . . .
    我并不认为liml是用来解决弱工具变量（weak iv）问题。 在大样本前提下，2sls与liml渐近等价，但在小样本前提下，2sls结果有偏，此时liml结果优于2sls 但我认为liml也不是好的办法，因为它要求同方差，同方差很难满足。 在异方差情况下，应采用gmm估计
  • Stata：2sls 内生变量 工具变量 - CSDN博客
    如果发现是弱工具变量，解决的方法有： 寻找更强的工具变量 使用LIML（有限信息最大似然法），其对弱工具变量不敏感 如果有较多的工具变量，可以进行“冗余检验”，舍弃弱工具变量。 冗余检验的原假设是，指定的工具变量是多余的。
  • 工具变量法（IV）的Stata操作 - celine227 - 博客园
    ivregress 命令是Stata自带的命令，支持两阶段最小二乘（2SLS）、广义矩估计（GMM）和有限信息最大似然估计（LIML）三种工具变量估计方法，我们最常使用的是两阶段最小二乘法（2SLS），因为2SLS最能体现工具变量的实质，并且在球形扰动项的情况下，2SLS是最有效率的工具变量法。 顾名思义，两阶段最小二乘法（2SLS）需要做两个回归： （1）第一阶段回归：用内生解释变量对工具变量和控制变量回归，得到拟合值。 （2）第二阶段回归：用被解释变量对第一阶段回归的拟合值和控制变量进行回归。 如果要使用2SLS方法，我们只需在 ivregress 后面加上 2sls 即可，然后将内生解释变量 lnjinshipop 和工具变量 bprvdist 放在一个小括号中，用 = 号连接。
  • Stata工具变量回归：ivregress与ivreg2命令详解_文心快码
    `ivregress 2sls`为内置命令，支持基本2SLS回归和稳健标准误差；`ivreg2`为用户扩展包，提供弱工具变量检验、过度识别检验等增强功能，并支持GMM和LIML等估计方法。 两者在功能、标准误差选项和适用场景上有所不同，用户可根据需求选择合适命令进行内生性分析。
  • 多个 (弱)工具变量如何应对-IV-mivreg？
    由此，学者开始提出新的估计方法，例如有限信息最大似然法 (LIML)、以及偏差校正二阶段最小二乘法 (bias-corrected 2SLS) 等，并在 LIML 方法基础上，提出同方差和异方差不同情况下的模型。 但上述方法并未推广开来，直到 Stata 中 mivreg 命令的发布。
  • Stata：工具变量回归ivregress_外生_data_sls
    如何检验呢，在2SLS后用estat firststage命令来检验弱工具变量的问题，若是对应的统计量的概率值小于0 05，则认为工具变量是合适的，是一个较好的工具变量，反之则认为存在弱工具变量的问题 。
  • 【Stata】 2SLS工具变量法操作 - LxxCandy
    作话：关注结果处省略了不常用的检验统计量，傻瓜式学习之先分清X和Y…
  • ivregress中用gmm还是2sls或liml？ - Stata专版 - 经管之家
    ivregress中用gmm还是2sls或liml？ ,疑问：为什么IV估计中，同样的工具变量，不同的方法，差别这么大（见运行结果）？ 问题已经得到解决，主要是样本量过小造成的。
  • stata工具变量法：使用2SLS进行ivreg2估计及其检验 - 将军练 . . .
    注释： 用IV做2SLS回归时，需要对IV进行三个方面的检验： 1 不可识别检验，也就是 IV的个数是否少于内生解释变量的个数，使用的统计量是Anderson LM 统计量 Kleibergen-Paap rk LM统计量。





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