【练习题】01.类的成员变量： 猜数字游戏：一个类A有一个成员变量v，有一个初值100。定义一个类，对A 类的成员变量v进行猜。如果大了则提示大了，小了则提示小了。等于则提示猜测成功。 【练习题】02.类的成员变量： 请定义一个交通工具(Vehicle)的类，其中有: 属性：速度(speed)，体积(size)等等 方法：移动(move())，设置速度(setSpeed(int speed))，加速speedUp(),减速speedDown()等等. 最后在测试类Vehicle中的main()中实例化一个交通工具对象，并通过方法给它初始化speed,size的值，并且通过打印出来。另外，调用加速，减速的方法对速度进行改变。 【练习题】03.类的成员变量与方法、构造方法 在程序中，经常要对时间进行操作，但是并没有时间类型的数据。那么，我们可以自己实现一个时间类，来满足程序中的需要。 定义名为MyTime的类，其中应有三个整型成员：时（hour），分（minute），秒（second），为了保证数据的安全性，这三个成员变量应声明为私有。为MyTime类定义构造方法，以方便创建对象时初始化成员变量。再定义diaplay 方法，用于将时间信息打印出来。 为MyTime类添加以下方法： addSecond(int sec) addMinute(int min) addHour(int hou) subSecond(int sec) subMinute(int min) subHour(int hou) 分别对时、分、秒进行加减运算。 【练习题】04.构造方法 编写Java程序，模拟简单的计算器。 定义名为Number的类，其中有两个整型数据成员n1和n2，应声明为私有。编写构造方法，赋予n1和n2初始值，再为该类定义加（addition）、减（subtration）、乘（multiplication）、除（division）等公有成员方法，分别对两个成员变量执行加、减、乘、除的运算。 在main方法中创建Number类的对象，调用各个方法，并显示计算结果。 【练习题】05.构造方法： 编写Java程序，用于显示人的姓名和年龄。定义一个人类（Person），该类中应该有两个私有属性，姓名（name）和年龄（age）。定义构造方法，用来初始化数据成员。再定义显示（display）方法，将姓名和年龄打印出来。 在main方法中创建人类的实例，然后将信息显示。
第15章 工具变量估计与两阶段最小二乘法 在本章中，我们进一步研究多元回归模型中的内生解释变量（endogenous explanatory variable ）问题。在第3章中，我们推导出，遗漏一个重要变量时OLS 估计量的偏误；在第5章中，我们说明了在遗漏变量（omitted variable ）的情况下，OLS 通常是非一致性的。第9章则证明了，对未观测到的解释变量给出适宜的代理变量，能消除（或至少减轻）遗漏变量偏误。不幸的是，我们不是总能得到适宜的代理变量。 在前两章中，我们解释了存在不随时间变化的遗漏变量的情况下，对综列数据如何用固定效应估计或一阶差分来估计随时间变化的自变量的影响。尽管这些方法非常有用，可我们不是总能获得综列数据的。即使能获得，如果我们的兴趣在于变量的影响，而该变量不随时间变化，它对于我们也几无用处：一阶差分或固定效应估计排除了不随时间变化的变量。此外，迄今为止我们已研究出的综列数据法还不能解决与解释变量相关的随时间而变化的遗漏变量的问题。 在本章中，我们对内生性问题采用了一个不同的方法。你将看到如何用工具变量法（IV ）来解决一个或多个解释变量的内生性问题。就应用计量经济学中线性方程的估计而言，两阶段最小二乘法（2SLS 或TSLS ）是第二受人欢迎的，仅次于普通最小二乘。 我们一开始先说明，在存在遗漏变量的情况下，如何用IV 法来获得一致性估计量。此外，IV 能用于解决含误差变量（errors-in-variable ）的问题，至少是在某些假定下。下一章将证明运用IV 法如何估计联立方程模型。 我们对工具变量估计的论述严格遵照我们在第1篇中对普通最小二乘的推导，其中假定我们有一个来自基本总体的随机样本。这个起点很合人意，因为除了简化符号之外，它还强调了应根据基本总体来表述对IV 估计所做的重要的假定（正如用OLS 时一样）。如我们在第2篇中所示，OLS 可以应用于时间序列数据，而工具变量法也一样可以。第15.7节讨论IV 法应用于时间序列数据时出现的一些特殊问题。在第15.8节中，我们将论述在混合横截面和综列数据上的应用。 15.1 动机：简单回归模型中的遗漏变量 面对可能发生的遗漏变量偏误（或未观测到的异质性），迄今为止我们已讨论了三种选择：（1）我们可以忽略此问题，承受有偏、非一致性估计量的后果；（2）我们可以试图为未观测到的变量寻找并使用一个适宜的代理变量；（3）我们可以假定遗漏变量不随时间变化，运用第`13与14章中的固定效应或一阶差分方法。若能把估计值与关键参数的偏误方向一同给出，则第一个回答是令人满意的。例如，如果我们能说一个正参数（譬如职业培训对往后工资的影响）的估计量有朝零偏误 ，并且我们找到了一个统计上显著的正的估计值，那么我们还是学到了一些东西：职业培训对工资有正的影响，而我们很可能低估了该影响。不幸的是，相反的情况经常发生，我们的估计值可能在数值上太大了，以致我们要得出任何有用的结论都非常困难。 第9.2节中讨论的代理变量解也能获得令人满意的结果，但并不是总可以找到一个好的代理。该方法试图通过用代理变量取代不可观测的变量，来解决遗漏变量的问题。 另一种方法是将未观测到的变量留在误差项中，但不是用OLS 估计模型，而是运用一种承认存在遗漏变量的估计方法。这便是工具变量法所要做的。 举例来说，考虑成年劳动者的工资方程中存在未观测到的能力的问题。一个简单的模型为： ,)log(210e abil educ wage +++=βββ 其中e 是误差项。在第9章中，我们说明了在某些假定下，如何用诸如IQ 的代理变量代替能力，从而通过以下回归可得到一致性估计量 )log(wage 对IQ educ , 回归
变量类型及定义整理：太虚野老
汇编中的数据类型如下表所示： 一、MASM数据类型： 类型描述类型缩写位数字节数数值范围 字节BYTE DB 8 1 0..255 有符号字节SBYTE DB 8 1 -128..127 字WORD DW 16 2 0..65535 有符号字SWORD DW 16 2 -32768..32767 双字DWORD DD 32 4 0..4294967295 有符号双字SDWORD DD 32 4 -2147483648..2147483647 远字FWORD DF 48 6 四字QWORD DQ 64 8 十字节TBYTE DT 80 10 单精度浮点数REAL4 32 4 1.18*10-38..3.40*1038 双精度浮点数REAL8 64 8 2.23*10-308..1.79*10308 10字节浮点数REAL10 80 10 3.37*10-4932..1.18*104932 代码清单Test5_1.asm： ; Test5_1.asm .386 .xmm .model flat, stdcall option casemap:none include windows.inc include kernel32.inc include masm32.inc include debug.inc includelib kernel32.lib includelib masm32.lib includelib debug.lib include user32.inc includelib user32.lib .data v1 dd 10 ;十进制 v2 dd 10d ;十进制(Decimal) v3 dd 10t ;十进制 v4 dd 10b ;二进制(Binary)
1．变量的定义 从前面的章节可以看出，程序中所有的东西几乎都有名字。然而字面量却是个例外，它没有名字。那么使用变量，我们就可以为某个值取名字了。实际上，我们是为系统内存中用于保存数据的某块空间取名字。 ANSI C规定：变量必须“先定义、后使用”，因此当用C定义变量时，不仅需要指定变量名，而且还必须告诉编译器其存储的数据类型，变量类型告诉编译器应该在内存中为变量名分配多大的存储单元，用来存放相应变量的值（变量值），而变量仅仅是存储单元的别名，供变量使用的最小存储单元是字节（Byte）。 由此可见，每个变量都占据一个特定的位置，每个存储单元的位置都由“地址”唯一确定并引用，就像一条街道上的房子由它们的门牌号码标识一样。即从变量中取值就是通过变量名找到相应的存储地址，然后读取该存储单元中的值，而写一个变量就是将变量的值存放到与之相应的存储地址中去。 由于变量的定义不是可执行代码，因此要求局部变量的定义必须位于用“{}包围的程序块”的开头，即在可执行代码的前面。比如： int lower_limit = 80; //定义lower_limit为整型变量 即在定义lower_limit为int类型数据时，系统就已经为变量lower_limit分配了存储单元。请注意区分变量名和变量值这两个不同的概念，其中，lower_limit为变量名，80为变量lower_limit的值，即存放在变量lower_limit的存储单元中的数据。 那么到底如何获得变量的地址呢？C语言使用“&（地址运算符）加变量名”的方式获取变量的地址，比如，&lower_limit就代表变量lower_limit的地址，详见后续相关章节的描述。 一个定义只能指定一种变量类型，虽然后面所带的变量表可以包含一个或多个该类型的变量： int lower_limit , upper_limit , sum; 但如果将一个定义语句中的多个变量拆开在多个定义语句中定义的话： int lower_limit; // lower_limit为数据下限 int upper_limit;// upper_limit为数据上限 int sum;// sum为求和的结果
工具变量法的Stata命令及实例 ●本实例使用数据集“”。 ●先看一下数据集的统计特征： . sum Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max rns 758 .2691293 .4438001 0 1 rns80 758 .292876 .4553825 0 1 mrt 758 .5145119 .5001194 0 1 mrt80 758 .8984169 .3022988 0 1 smsa 758 .7044855 .456575 0 1 smsa80 758 .7124011 .452942 0 1 med 758 10.91029 2.74112 0 18 iq 758 103.8562 13.61867 54 145 kww 758 36.57388 7.302247 12 56 year 758 69.03166 2.631794 66 73 age 758 21.83509 2.981756 16 30 age80 758 33.01187 3.085504 28 38 s 758 13.40501 2.231828 9 18 s80 758 13.70712 2.214693 9 18 expr 758 1.735429 2.105542 0 11.444 expr80 758 11.39426 4.210745 .692 22.045 tenure 758 1.831135 1.67363 0 10 tenure80 758 7.362797 5.05024 0 22 lw 758 5.686739 .4289494 4.605 7.051 lw80 758 6.826555 .4099268 4.749 8.032 ●考察智商与受教育年限的相关关系： . corr iq s (obs=758) iq s iq 1.0000 s 0.5131 1.0000 上表显示，智商（在一定程度上可以视为能力的代理变量）与受教育年限具有强烈的正相关关系（相关系数为）。 ●作为一个参考系，先进行OLS回归，并使用稳健标准差：
第五章给变量下定义的方法 科学研究来不得半点马虎，没有精确也就没有科学。在教育研究之前，首先要对研究问题中的变量作全面、清晰地了解。对研究问题中变量的表述要尽可能清晰、准确，不得含糊其辞。因此，我们要对研究问题中涉及的某些词语或术语作出精确的说明，为了便于研究的可操作性和可行性，还有必要对有关变量涉及的词语或术语下操作性定义。给变量下抽象定义和操作性定义是研究科学性的体现，也是研究者必须具备的基本素质。 一、变量的定义与操作 在研究设计过程中，我们常常会遇到教育领域中的一些变量（概念），如教学，素质，教学目标，创造性等。对这些变量，不同的人由于经验、认识、所处地位、理解角度等的差异，可能会作出不同的解释。为了使其他人能在共同理解的基础上探讨问题，为了使研究结论准确可靠，研究者必须厘清概念的含义，在厘清概念的基础上，确定测量方法或操作性定义。厘清概念通常是给概念下抽象性定义（概念性定义），规定测量指标则是给概念下操作性定义。 课题的主要变量或概念一经确定，接下来的事就是要给这些变量下定义，界定变量的含义。但是变量是有变化、有差异的因素，人们对它们的理解和认识往往不一致，解释也不尽相同，另外人们通常所使用的词汇术语的含义是模糊的和会意的，变量本身不会告诉我们需要收集什么样的资料或怎样进行测量，然而科学研究要求我们必须使每一个术语具有明确的含义。因此在研究设计时有必要使研究变量精确化、概念化，具体描述变量含义，赋予变量以意义，在某种程度上使研究者和读者形成共识。 当然现实生活中的模糊观念是可以转化为可认知的、可测量的概念的。美国心理学家桑代克（E. L. Thorndike）认为：凡客观存在的事物都有其数量，任何存在的事物都是可以测量的，只不过测量的方式方法不同罢了。只要变量存在，就能对其进行测量，这是科学研究的基本原则和前提。但测量要达到的精确程度是有区别的。下面是巴比（Earl Babbie）在《社会研究方法》一书中所用的一个例子①： 我：社会科学家可以对任何存在的事物进行测量。 你：哈！我赌你做不到。 我：你告诉我要测量什么吧，我可以告诉你如何去测量它。 你：好吧，怎样测量“偏见”。 我：不错的选择。不过，我不愿意把时间浪费在一些根本不存在的事物上。你说，社会上真的有偏见吗？ 你：当然！谁都知道有偏见。谁都知道！如果你够聪明的话，我想你也知道。傻瓜也知道。 我：从前每个人都认为地球是平的。我想知道的是，你怎么知道就真的存在偏见？ 你：好了，好了！你似乎不会“观察”。好了，“我看见过偏见。” 我：你到底看到了什么？偏见是怎样存在的呢？ 你：我认识一个生意人，他说他永远也不会让女人做主管，因为他认为女人不着边际，而且没有理性。看吧！这个例子不错吧！ ①（美）巴比著；邱泽奇译，《社会研究方法》（上册），华夏出版社，2000年，第150-151页。
第1章 两阶段最小二乘法 在模型的基本假定中，解释变量与误差项正交保证了参数估计量的无偏性和一致性。当这一假定被违背时，称解释变量是内生的。常见的几种情况会导致内生问题：忽略重要的解释变量、变量的测量误差、变量的联立性。工具变量估计是解决解释变量内生问题的基本方法。本章介绍工具变量法和两阶段最小二乘法，以及模型内生性检验和过度识别约束检验等问题。 1.1 变量的内生性 如果模型中的解释变量与误差项出现相关，即(')E =X u 0，称解释变量是内生的。导致 解释变量内生性的原因有很多，主要的几个原因包括：模型中忽略了重要的解释变量、变量因果关系的双向性、变量的测量误差等。 模型中出现内生解释变量时，OLS 估计量是不一致的。根据OLS 估计量： 11111?(')(')(')(')(')(')N N -----==+=+βX X X y βX X X u βX X X u (1.1) 由假定Rank(X)=K 和大数定律，样本均值的概率极限等于总体均值，可得： 1Plim(')E(')N -=≡X X X X A ， 1Plim(')E(')N -=≠X u X u 0。 (1.2) 又由Slustky 定理， 111Plim(')N ---=X X A 1?Plim E(')-=+≠β βA X u β (1.3) 1.2 工具变量估计 1.2.1 工具变量 在如下模型中， y = X β+ u 第i 个解释变量x i 为内生解释变量。如果存在变量z ，z 满足如下两个条件： 正交条件：与u 不相关，即cor(z, u) = 0 相关条件：与x 相关，即cor(z, x i ) ≠ 0，也称为识别约束条件。 那么，z 被称作x i 的工具变量。
工具变量法 一、工具变量法的主要思想 在无限分布滞后模型中，为了估计回归系数，通常的做法是对回归系数作一些限制，从而对受限的无限分布滞后模型进行估计。在这里，考伊克模型、适应性期望模型与部分调整模型给出了很好的解决此类问题的思路。经过变换，新的模型中，随机扰动项的表达式为： 考伊克模型：1t t t v u u λ-=- （01λ<< ，λ为衰减率） （1.1）； 适应性期望模型：1（1）t t t v u u λ-=--（01λ<< ，λ为期望系数）（1.2）； 部分调整模型：（1）t t v u γ=-（01γ≤< ， 1γ-为调整系数） （1.3）。 t u 为原无限分布滞后模型中的扰动项，t v 为变换后的扰动项。 在原模型中的随机扰动项满足经典假设的前提下，部分调整模型也满足经典假设，但是考伊克模型与适应性期望模型的随机扰动项由于存在原随机扰动项的滞后项，也就是说考伊克模型与适应性期望模型的解释变量1t Y - 势必与误差项t v 相关，因此，可能会出现上述两个模型的最小二乘估计甚至是有偏的这样严重的问题。那么，我们是否可以找到一个与1t Y -高度相关但与t v 不相关的变量来替代 1t Y -？在这里，一个可行的估计方法就是工具变量法。 在讨论工具变量法之前，我们先来了解一下外生变量和内生变量。 一般来说：一个回归模型中的解释变量有的与随机扰动项无关，我们称这样的解释变量为外生变量；而模型中有的解释变量与随机扰动项相关，我们可称这样的解释变量为内生解释变量。内生解释变量的典型情况之一就是滞后应变量为解释变量的情形，如上述考伊克模型与适应性期望模型中的1t Y -。 外生解释变量：回归模型中的解释变量与随机扰动项无关； 内生解释变量：回归模型中的解释变量与随机扰动项无关； 了解了内生变量和外生变量的概念，我们接着讨论工具变量法的主要思想：工具变量法和普通最小二乘法是模型参数估计的两类重要方法，在多元线性回归模型中，如果出现解释变量与随机误差项相关（即出现内生变量）时，其回归系数的普通最小二乘估计是非一致的，这时就需要引入工具变量。 工具变量，顾名思义是在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差性相关的随机解释变量（即内生变量）。 满足条件：1）总体无关：工具变量与随机扰动项无关； 2）样本相关：工具变量必须与被它所代替的内生变量高度相关； 3）与模型中其他解释变量不相关，以避免出现多重共线性。 做了替代后，用普通最小二乘法即可得到原回归系数的一致估计量。 二、工具变量法的基本原理
工具变量法 一、工具变量法得主要思想 在无限分布滞后模型中,为了估计回归系数,通常得做法就是对回归系数作一些限制,从而对受限得无限分布滞后模型进行估计。在这里,考伊克模型、适应性期望模型与部分调整模型给出了很好得解决此类问题得思路。经过变换,新得模型中,随机扰动项得表达式为: 考伊克模型: ( ，为衰减率) （1、1); 适应性期望模型:（,为期望系数)(1、2）; 部分调整模型:( ，为调整系数） (1、3)。 为原无限分布滞后模型中得扰动项,为变换后得扰动项。 在原模型中得随机扰动项满足经典假设得前提下,部分调整模型也满足经典假设,但就是考伊克模型与适应性期望模型得随机扰动项由于存在原随机扰动项得滞后项,也就就是说考伊克模型与适应性期望模型得解释变量势必与误差项相关,因此,可能会出现上述两个模型得最小二乘估计甚至就是有偏得这样严重得问题。那么，我们就是否可以找到一个与高度相关但与不相关得变量来替代？在这里，一个可行得估计方法就就是工具变量法。 在讨论工具变量法之前，我们先来了解一下外生变量与内生变量。 一般来说:一个回归模型中得解释变量有得与随机扰动项无关,我们称这样得解释变量为外生变量;而模型中有得解释变量与随机扰动项相关,我们可称这样得解释变量为内生解释变量。内生解释变量得典型情况之一就就是滞后应变量为解释变量得情形，如上述考伊克模型与适应性期望模型中得。 外生解释变量:回归模型中得解释变量与随机扰动项无关； 内生解释变量:回归模型中得解释变量与随机扰动项无关; 了解了内生变量与外生变量得概念,我们接着讨论工具变量法得主要思想：工具变量法与普通最小二乘法就是模型参数估计得两类重要方法,在多元线性回归模型中,如果出现解释变量与随机误差项相关（即出现内生变量）时,其回归系数得普通最小二乘估计就是非一致得,这时就需要引入工具变量。 工具变量，顾名思义就是在模型估计过程中被作为工具使用,以替代模型中与随机误差性相关得随机解释变量（即内生变量）。 满足条件:１)总体无关：工具变量与随机扰动项无关; 2)样本相关:工具变量必须与被它所代替得内生变量高度相关; 3)与模型中其她解释变量不相关,以避免出现多重共线性。 做了替代后，用普通最小二乘法即可得到原回归系数得一致估计量。 二、工具变量法得基本原理 我们分别从简单线性回归模型与多元线性回归模型两方面来具体分析工具变量法得基本原理： 简单线性回归模型 考虑简单线性回归模型(2、1)其中为内生变量。 则其正规方程为：(2、2) 设回归模型中得解释变量与随机扰动项相关,则如前所述，普通最小二乘估计量就是非一致得。现用一个工具变量来代替正规方程中得解释变量,其残差表达式不变。
? ?提交 ?统计 ?提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 分别定义int，short类型的变量各一个，并依次输出它们的存储空间大小（单位： 字节）。 输入 无。 输出 一行，两个整数，分别是两个变量的存储空间大小，用一个空格隔开。 提示 使用sizeof函数可以得到一个特定变量的存储空间大小。例如：对于int型变量 x，sizeof(x)的值为4，即x的存储空间为4字节。
? ?提交 ?统计 ?提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 分别定义float，double类型的变量各一个，并依次输出它们的存储空 间大小（单位：字节）。 输入 无。 输出 一行，两个整数，分别是两个变量的存储空间大小，用一个空格隔开。
? ?提交 ?统计 ?提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 分别定义bool，char类型的变量各一个，并依次输出它们的存储空间大小（单 位：字节）。 输入 无。 输出 一行，两个整数，分别是两个变量的存储空间大小，用一个空格隔开。
? ?提交 ?统计 ?提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 分别定义bool，char类型的变量各一个，并依次输出它们的存储空间大小（单 位：字节）。 输入 无。 输出 一行，两个整数，分别是两个变量的存储空间大小，用一个空格隔开。
总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 有两个变量a和b，在执行了如下代码后： 输出两个数：32768 -32768 请问a和b分别是以下哪种类型？ A. bool B. char C. short D. int E. float F. double 输入 无。 输出 一行，包含两个大写字母，分别代表变量a和b的类型标号。中间用一个空格隔 开。
一、填空题 (1) 关键字____class_引入类的定义。 (2) 一个_____构造方法____是一个特殊的方法，用于初始化一个类的对象。 (3) 一个声明为static的方法不能访问______实例____成员。 (4) 对于带参数的成员方法来说，实参的个数、顺序以及它们的数据类型必须要与_形参_______的个数、顺序以及它们的数据类型保持一致。 (5) 实参变量对形参变量的数据传递是___值传递_______。 (6) 在方法体内可以定义本方法所使用的变量，这种变量是_局部变量_____，它的生存期与作用域是在__本方法___内。 (7) 方法体内定义变量时，变量前不能加__修饰符_____。 (8) 局部变量在使用前必须_______，否则编译时会出错。 (9) 构造方法的方法名与______相同。 (10) 类的修饰符是public，说明这个类可供________包使用。 (11) 如果类pa继承自类fb，则类pa被称为______类，类fb被称为_____类。 (12) 继承使_______成为可能，它节省了开发时间，鼓励使用先前证明过的高质量的软件构件。 (13) 如果一个类包含一个或多个的abstract方法，它就是一个______类。 (14) 一个super类一般代表的对象数量要______其子类代表的对象数量。 (15) 一个子类一般比其super类封装的功能性要______。 (16) 标记成________的类的成员只能由该类的方法访问。 (17) Java用________关键字指明继承关系。 (18) this代表了_______的引用。 (19) super表示的是当前对象的_________对象。 (20) 抽象类的修饰符是________。 (21) 接口中定义的数据成员是________。 (22) 接口中没有什么________方法，所有的成员方法都是_____方法。 (23)设有如下的程序代码， for(int i=1; i<3; i++) for(int j=1;j<5;j++){ if (j==3) continue; System.out.println("j="+j+" i="+i); } 程序的运行结果是：。 （24）Java源文件中最多只能有一个【24】类，其它类的个数不限。 （25）在Java中所实现的多维数组，实际上是由一维数组构成的【25】。 （26）StringBuffer类提供【26】字符串对象的表示。 （27）每个Applet程序必须有一个类是【27】类的子类。 （28）线程在生命期中要经历5种状态，分别是新建状态、可运行状态、运行状态、【28】状态和终止状态。 （29）break语句最常见的用法是在switch语句中，通过break语句退出switch语句，使程序从整个switch 语句后面的【29】开始执行。 （30）当使用Thread t=new Thread(r)创建一个线程时，表达式：r instanceof Thread的值为【30】。 （31）在面向对象方法中，类的实例称为【31】。
第8讲单方程工具变量回归（完） OLS能够成立的假设之一是解释变量与扰动项不相关。否则，OLS估计量将是不一致的，即无论样本容量多大，OLS估计量都不会收敛到真实的总体参1，解决方法之一就是本讲介绍数。然而，解释变量与扰动项相关的例子却很多的工具变量法。 从历史上看，工具变量估计和联立方程系统是同时教授的，更老的教科书仅在联立方程中描述工具变量估计。然而在最近的几十年，内生性的处理和工具变量估计已经呈现出更广阔的前景，而对于联立方程完整系统设定的兴趣已经减弱。最新的教材，如Cameron & Trivedi (2005)，Davidson & MacKinnon (1993, 2004)和Wooldridge (2010, 2013)，把工具变量估计看作现代经济学家的工具包中不可或缺的一部分，用更长的篇幅介绍它，而缩短对联立方程的讨论。 在回归方程中，一个有效（valid）的工具变量应满足以下两个条件： （1）相关性：工具变量与内生解释变量相关； （2）外生性：工具变量与扰动项不相关。 但是，工具变量的这两个条件常常矛盾，即与内生解释变量相关的变量往往与扰动项也相关。故在实践上，寻找合适的工具变量通常比较困难，需要一定的创造性与想象力。寻找工具变量的步骤大致可以分为两步： （1）列出与内生解释变量相关的尽可能多的变量的清单（较容易） （2）从这一清单中剔除与扰动项相关的变量（较困难） 传统的工具变量法一般通过“两阶段最小二乘法”（2SLS）来实现，顾名思义，即作两个回归。可以证明，在扰动项的经典假定下，由2SLS得到的工具变2。这个结论类似于小样本理论中的量线性组合是所有线性组合中最渐近有效的高斯—马尔可夫定理。 第一阶段回归：用内生解释变量对工具变量回归，得到内生解释变量的拟合值。 1在计量经济学中，把所有与扰动项相关的解释变量都称为“内生变量”。2在条件同方差的情况下，最优GMM还原为2SLS，而最优GMM是渐近有效的。 1 第二阶段回归：用被解释变量对第一阶段回归的拟合值进行回归，得到被解释变量的拟合值。 ivregress —Single-equation instrumental-variables regression 命令语法： ivregress estimator depvar [varlist] (varlist= varlist) [if] [in] [weight] [, iv21options]
工具变量法 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
工具变量法 一、工具变量法的主要思想 在无限分布滞后模型中，为了估计回归系数，通常的做法是对回归系数作一些限制，从而对受限的无限分布滞后模型进行估计。在这里，考伊克模型、适应性期望模型与部分调整模型给出了很好的解决此类问题的思路。经过变换，新的模型中，随机扰动项的表达式为： 考伊克模型：1t t t v u u λ-=- （01λ<< ，λ为衰减率） （）； 适应性期望模型：1（1）t t t v u u λ-=--（01λ<< ，λ为期望系数）（）； 部分调整模型：（1）t t v u γ=-（01γ≤< ，1γ-为调整系数） （）。 t u 为原无限分布滞后模型中的扰动项，t v 为变换后的扰动项。 在原模型中的随机扰动项满足经典假设的前提下，部分调整模型也满足经典假设，但是考伊克模型与适应性期望模型的随机扰动项由于存在原随机扰动项的滞后项，也就是说考伊克模型与适应性期望模型的解释变量1t Y - 势必与误差项t v 相关，因此，可能会出现上述两个模型的最小二乘估计甚至是有偏的这样严重的问题。那么，我们是否可以找到一个与 1t Y -高度相关但与t v 不相关的变量来替代1t Y -在这里，一个可行的估计方法 就是工具变量法。 在讨论工具变量法之前，我们先来了解一下外生变量和内生变量。 一般来说：一个回归模型中的解释变量有的与随机扰动项无关，我们称这样的解释变量为外生变量；而模型中有的解释变量与随机扰动项相
关，我们可称这样的解释变量为内生解释变量。内生解释变量的典型情况之一就是滞后应变量为解释变量的情形，如上述考伊克模型与适应性期望模型中的1t Y 。 外生解释变量：回归模型中的解释变量与随机扰动项无关； 内生解释变量：回归模型中的解释变量与随机扰动项无关； 了解了内生变量和外生变量的概念，我们接着讨论工具变量法的主要思想：工具变量法和普通最小二乘法是模型参数估计的两类重要方法，在多元线性回归模型中，如果出现解释变量与随机误差项相关（即出现内生变量）时，其回归系数的普通最小二乘估计是非一致的，这时就需要引入工具变量。 工具变量，顾名思义是在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差性相关的随机解释变量（即内生变量）。 满足条件：1）总体无关：工具变量与随机扰动项无关； 2）样本相关：工具变量必须与被它所代替的内生变量高度相关； 3）与模型中其他解释变量不相关，以避免出现多重共线性。 做了替代后，用普通最小二乘法即可得到原回归系数的一致估计量。 二、工具变量法的基本原理 我们分别从简单线性回归模型和多元线性回归模型两方面来具体分析工具变量法的基本原理： 简单线性回归模型
下定义的方法 一、下定义应牢记一个公式： 所谓下定义，就是用简短明确的语句提示概念的内涵，即揭示概念所反映的对象的特点或本质的一种逻辑方法。用公式表示就是： 被定义概念=种差+邻近属概念（“种差”是指同一属概念下的种概念所独有的属性（既和其它属概念的本质的差别），“邻近属概念”是指包含被定义者的最小的属概念。 例如：民歌是直接表现劳动人民思想感情和要求愿望的、劳动人民创作的诗歌。 在这个定义中，“诗歌”是邻近属概念。“直接表现劳动人民思想感情和要求愿望的、劳动人民创作的”是民歌和其他诗歌的本质差别。即种差。 二、下定义要走好三个步骤 第一步：提取“邻近属概念”。 下定义时，首先在提供的材料中找一个比种概念大一级的概念，即邻近概念。邻近概念的出现一般有两种情况，一是隐含在所给材料中，要考生自己去提取或者归纳；一种是提取的属概念中没有现成的属概念，需要考生根据材料的内容自己确定属概念。 第二步：寻找种差。 就是寻找那些属于邻近属概念的信息点。要注意有些种差是由多个属性组成复杂的属性，这些属性提取时一个也不能少，否则会造成定义不严密 第三步：整合顾单句 整合成单句就是将被定义者、种差、属概念，用“是”、“叫”等一类连接词连结起来，，使之符合“被定义者=种差+邻近属概念”的公式。要注意这些属性组成的种差是多项定语的排列规律。确定陈述语序，合理排序。确定陈述语序时，一定要仔细分析所给种差的材料，寻找其中的陈述线索，是时间顺序、空间顺序，还是逻辑顺序。 请看起来2006年高考语文全国卷ⅱ第18题 请筛选、整合下列文字中的主要意思，拟写一条“魔术”的定义。要求语言简明，条理清楚，不超过50字。 魔术这种种杂技节目以不易被观众察觉的敏捷手法手段,使物质在观众眼前出现奇妙的变化,或出现或消失,真可谓变化莫测.这种表演常常借助物理、化学的原理或某种特殊的装置表演各种物体、动物或水火等迅速增减隐现的变化，令观众目不暇接，产生奇幻莫测的神秘感觉。魔术广受人民群众的喜爱。 第一步：从材料中找到邻近的属概念是“杂技”。 第二步：在所提供的材料里，第一句可以提取出要点“以不易被观众察觉的敏捷手法”和“出现奇妙的变化”，第二句中提取要点“借助物理、化学的原理
第15章 工具变量估计与两阶段最小二乘法15.1复习笔记 一、动机：简单回归模型中的遗漏变量 1．面对可能发生的遗漏变量偏误（或无法观测异质性）的四种选择 （1）忽略遗漏变量问题，承受有偏而又不一致估计量，若能把估计值与关键参数的偏误方向一同给出，则该方法便令人满意。 （2）试图为无法观测变量寻找并使用一个适宜的代理变量，该方法试图通过用代理变量取代无法观测变量来解决遗漏变量的问题，但并不是总可以找到一个好的代理。 （3）假定遗漏变量不随时间变化，运用固定效应或一阶差分方法。 （4）将无法观测变量留在误差项中，但不是用OLS 估计模型，而是运用一种承认存在遗漏变量的估计方法，工具变量法。 2．工具变量法 简单回归模型 01y x u ββ=++其中x 与u 相关： ()Cov 0 ，x u ≠（1）为了在x 和u 相关时得到0β和1β的一致估计量，需要有一个可观测到的变量z，z 满足两个假定： ①z 与u 不相关，即Cov（z，u）＝0；
②z 与x 相关，即Cov（z，x）≠0。 满足这两个条件，则z 称为x 的工具变量，简称为x 的工具。 z 满足①式称为工具外生性条件，工具外生性意味着，z 应当对y 无偏效应（一旦x 和u 中的遗漏变量被控制），也不应当与其他影响y 的无法观测因素相关。z 满足②式意味着z 必然与内生解释变量x 有着或正或负的关系。这个条件被称为工具相关性。 （2）工具变量的两个要求之间的差别 ①Cov（z，u）是z 与无法观测误差u 的协方差，通常无法对它进行检验：在绝大多数情形中，必须借助于经济行为或反思来维持这一假定。 ②给定一个来自总体的随机样本，z 与x（在总体中）相关的条件则可加以检验。最容易的方法是估计一个x 与z 之间的简单回归。在总体中，有 01x z v ππ=++从而，由于 ()() 1Cov /ar V ，x z z π=所以式Cov（z，x）≠0中的假定当且仅当10π≠时成立。因而就能够在充分小的显著水平上，相对双侧对立假设110H π≠：而拒绝虚拟假设010H π=：。就能相当有把握地肯定工具z 与x 是相关的。 3．工具变量估计量 （1）参数的工具变量（IV）估计量 参数的识别意味着可以根据总体矩写出1β，而总体矩可用样本数据进行估计。为了根据总体协方差写出1β，利用简单回归方程可得z 与y 之间的协方差为：
下定义方法The final revision was on November 23, 2020
下定义应牢记一个公式： 被定义概念=种差+邻近属概念（“种差”是指同一属概念下的种概念所独有的属性（既和其它属概念的本质的差别），“邻近属概念”是指包含被定义者的最小的属概念。 例如：民歌是直接表现劳动人民思想感情和要求愿望的、劳动人民创作的诗歌。 在这个定义中，“诗歌”是邻近属概念。“直接表现劳动人民思想感情和要求愿望的、劳动人民创作的”是民歌和其他诗歌的本质差别。即种差。 二、下定义要走好三个步骤 第一步：提取“邻近属概念”。
下定义时，首先在提供的材料中找一个比种概念大一级的概念，即邻近概念。邻近概念的出现一般有两种情况，一是隐含在所给材料中，要考生自己去提取或者归纳；一种是提取的属概念中没有现成的属概念，需要考生根据材料的内容自己确定属概念。 第二步：寻找种差。 就是寻找那些属于邻近属概念的信息点。要注意有些种差是由多个属性组成复杂的属性，这些属性提取时一个也不能少，否则会造成定义不严密 第三步：整合顾单句 整合成单句就是将被定义者、种差、属概念，用“是”、“叫”等一类连接词连结起来，，使之符合“被定义者=种差+邻近属概
念”的公式。要注意这些属性组成的种差是多项定语的排列规律。确定陈述语序，合理排序。确定陈述语序时，一定要仔细分析所给种差的材料，寻找其中的陈述线索，是时间顺序、空间顺序，还是逻辑顺序。 请看起来高考语文全国卷ⅱ第18题 请筛选、整合下列文字中的主要意思，拟写一条“魔术”的定义。要求语言简明，条理清楚，不超过50字。 魔术这种种杂技节目以不易被观众察觉的敏捷手法手段,使物质在观众眼前出现奇妙的变化,或出现或消失,真可谓变化莫测.这种表演常常借助物理、化学的原理或某种特殊的装置表演各种物体、动物或水火等迅速增减
一、填空题 (1)关键字____class_引入类的定义。 (2)一个_____构造方法____是一个特殊的方法，用于初始化一个类的对象。 (3)一个声明为static的方法不能访问______实例____成员。 (4)对于带参数的成员方法来说，实参的个数、顺序以及它们的数据类型必须要与_形参_______的个数、顺序以及它们的数据类型保持一致。 (5)实参变量对形参变量的数据传递是___值传递_______。 (6)在方法体内可以定义本方法所使用的变量，这种变量是_局部变量_____，它的生存期与作用域是在__本方法___内。 (7)方法体内定义变量时，变量前不能加__修饰符_____。 (8)局部变量在使用前必须_______，否则编译时会出错。 (9)构造方法的方法名与______相同。 (10)类的修饰符是public，说明这个类可供________包使用。 (11)如果类pa继承自类fb，则类pa被称为______类，类fb被称为_____类。 (12)继承使_______成为可能，它节省了开发时间，鼓励使用先前证明过的高质量的软件构件。 (13)如果一个类包含一个或多个的abstract方法，它就是一个______类。 (14)一个super类一般代表的对象数量要______其子类代表的对象数量。 (15)一个子类一般比其super类封装的功能性要______。 (16)标记成________的类的成员只能由该类的方法访问。 (17)Java用________关键字指明继承关系。 (18)this代表了_______的引用。 (19)super表示的是当前对象的_________对象。 (20)抽象类的修饰符是________。 (21)接口中定义的数据成员是________。 (22)接口中没有什么________方法，所有的成员方法都是_____方法。 (23)设有如下的程序代码， for(int i=1;i<3;i++) for(int j=1;j<5;j++){ if(j==3)continue; System.out.println("j="+j+"i="+i); } 程序的运行结果是：。 （24）Java源文件中最多只能有一个【24】类，其它类的个数不限。 （25）在Java中所实现的多维数组，实际上是由一维数组构成的【25】。 （26）StringBuffer类提供【26】字符串对象的表示。 （27）每个Applet程序必须有一个类是【27】类的子类。 （28）线程在生命期中要经历5种状态，分别是新建状态、可运行状态、运行状态、【28】状态和终止状态。 （29）break语句最常见的用法是在switch语句中，通过break语句退出switch语句，使程序从整个switch语句后面的【29】开始执行。 （30）当使用Thread t=new Thread(r)创建一个线程时，表达式：r instanceof Thread的值为【30】。 （31）在面向对象方法中，类的实例称为【31】。
下定义应牢记一个公式： 被定义概念=种差+邻近属概念（“种差”是指同一属概念下的种概念所独有的属性（既和其它属概念的本质的差别），“邻近属概念”是指包含被定义者的最小的属概念。 例如：民歌是直接表现劳动人民思想感情和要求愿望的、劳动人民创作的诗歌。 在这个定义中，“诗歌”是邻近属概念。“直接表现劳动人民思想感情和要求愿望的、劳动人民创作的”是民歌和其他诗歌的本质差别。即种差。 二、下定义要走好三个步骤 第一步：提取“邻近属概念”。 下定义时，首先在提供的材料中找一个比种概念大一级的概念，即邻近概念。邻近概念的出现一般有两种情况，一是隐含在所给材料中，要考生自己去提取或者归纳；一种是提取的属概念中没有现成的属概念，需要考生根据材料的内容自己确定属概念。 第二步：寻找种差。 就是寻找那些属于邻近属概念的信息点。要注意有些种差是由多个属性组成复杂的属性，这些属性提取时一个也不能少，否则会造成定义不严密 第三步：整合顾单句 整合成单句就是将被定义者、种差、属概念，用
“是”、“叫”等一类连接词连结起来，，使之符合“被定义者=种差+邻近属概念”的公式。要注意这些属性组成的种差是多项定语的排列规律。确定陈述语序，合理排序。确定陈述语序时，一定要仔细分析所给种差的材料，寻找其中的陈述线索，是时间顺序、空间顺序，还是逻辑顺序。 请看起来高考语文全国卷ⅱ第18题 请筛选、整合下列文字中的主要意思，拟写一条“魔术”的定义。要求语言简明，条理清楚，不超过50字。 魔术这种种杂技节目以不易被观众察觉的敏捷手法手段,使物质在观众眼前出现奇妙的变化,或出现或消失,真可谓变化莫测.这种表演常常借助物理、化学的原理或某种特殊的装置表演各种物体、动物或水火等迅速增减隐现的变化，令观众目不暇接，产生奇幻莫测的神秘感觉。魔术广受人民群众的喜爱。 第一步：从材料中找到邻近的属概念是“杂技”。第二步：在所提供的材料里，第一句可以提取出要点“以不易被观众察觉的敏捷手法”和“出现奇妙的变化”，第二句中提取要点“借助物理、化学的原理或特殊装置”。这里的“种差”是由多个属性组成的