下载文档原格式
实验项目六：内生解释变量问题实验目的要求：掌握内生解释变量问题的检验与处理方法实验内容：一、建立美国某年香烟消费模型（一）建立模型根据商品消费函数理论，对桑烟的人均消费需求Q与居民的收入水平Y及相应的销售价格批有关及相应的需求模型可写为：lnQ=β0+β1lnY+β2lnP+μ其中， βi（i=0，1，2）为第i个解释变量的参数，表示第i个解释变量产出的弹性系数。
μ为随机扰动项。
然而如果考虑到在市场均衡时香烟的销售价格也同时受香烟的需求量的影响，则Q与P之间存在着双向因果关系。
因此，由于P 的内生性将导致对上述模型的普通最小二乘回归带来有偏且不一致的估计。
这时需要寻找适当的工具变量来对上式进行工具变量或两阶段最小二乘估计。
（二）收集数据考虑到相应的价格的组成部分更多的是政府对烟草的课税，而相应的人均消费量本身不会直接影响政府对相应的课税政策。
因此，香烟的消费税可能是一个适当的工具变量。
于是我们收集了1995年美国48个州的人均香烟消费量Q，每个州的人均收入水平Y，相应的平均销售价格P以及相应的平均消费税tax数据。
同时，大多数州还对相应征收的特别消费税taxs，表中也将同时列出表中的香烟平均价格税以及人均收入，都经过了居民消费价格指数的调整。
（三）导入数据在Eviews中录入数据：在主菜单选Quick Empty Group（Edit Series），创建5组数值型数据，分别命名为：q、y、p、tax、taxs录入数据：二、对模型进行估计；（一）使用普通最小二乘法对模型进行估计：在主菜单栏下方命令输入窗口输入：“ls log(q) c log(y) log(p)”，回车，命名保存：则模型估计结果如下：lnQ̂=10.341+0.344lnY−1.406lnP（1.023）（0.235）（0.251）R2=0.4328R̅2=0.4076F=17.17可见，价格确实是影响人均香烟消费的重要因素，但正是因为价格与消费需求可能存在的双向因果关系，使得模型中P具有内生性，从而普通最小二乘估计有偏且不一致。
内生性问题：就是模型中的一个或多个解释变量与随机扰动项相关的问题。
变量的内生性问题总是不可避免的。
内生性引起的问题主要是引起参数估计的不一致。
引起内生性问题的原因：（1）遗漏变量这主要是因为实际的问题中，一个变量往往受到许多变量的影响，在实际建模过程中无法将解释变量全部列出。
在这样的情况下，遗漏的变量的影响就被纳入了误差项中，在该遗漏变量与其他解释变量相关的情况下，就引起了内生性问题。
（2）测量误差关于测量误差引起内生性的问题要基于测量误差的假设。
测量误差可能是对被解释变量y 的测量误差，也可能是由于对解释变量x 的测量误差。
这两种情况引发的结果是不一样的。
( 3) 双向交互影响这种情况引起的内生性问题在现实中最为常见。
其基本的原理可以阐述为，被解释变量y 和解释变量x 之间存在一个交互影响的过程。
x 的数值大小会引起y 取值的变换，但同时y 的变换又会反过来对x 构成影响。
这样，在如下的回归方程中：011k k y x x βββε=+++，如果残差项ε的冲击影响了y 的取值，而这样的影响会通过y 传导到x 上，从而造成了x 和残差项ε的相关。
也就是引起了内生性问题。
内生性问题处理方法：1.工具变量法（IV ）就是找到一个变量和内生化变量相关，但是和残差项不相关。
在OLS的框架下同时有多个IV，这些工具变量被称为两阶段最小二乘（2SLS）估计量。
具体的说，这种方法是找到影响内生变量的外生变量，连同其他已有的外生变量一起回归，得到内生变量的估计值，以此作为IV，放到原来的回归方程中进行回归。
2.代理变量法（Proxy）Proxy方法是将不可观测的变量用近似的变量进行替代，也就是说，是在残差项中提取出有用的信息，但是并没有对现有的解释变量进行处理。
3. 自然实验法就是就是发生了某些外部突发事件，使得研究对象仿佛被随机分成了实验组或控制组。
该事件只影响一部分样本，或者只影响解释变量而不影响被解释变量。
内生性问题：就是模型中的一个或多个解释变量与随机扰动项相关的问题。
变量的内生性问题总是不可避免的。
内生性引起的问题主要是引起参数估计的不一致。
引起内生性问题的原因：（1）遗漏变量这主要是因为实际的问题中，一个变量往往受到许多变量的影响，在实际建模过程中无法将解释变量全部列出。
在这样的情况下，遗漏的变量的影响就被纳入了误差项中，在该遗漏变量与其他解释变量相关的情况下，就引起了内生性问题。
（2）测量误差关于测量误差引起内生性的问题要基于测量误差的假设。
测量误差可能是对被解释变量y 的测量误差，也可能是由于对解释变量x 的测量误差。
这两种情况引发的结果是不一样的。
( 3) 双向交互影响这种情况引起的内生性问题在现实中最为常见。
其基本的原理可以阐述为，被解释变量y 和解释变量x 之间存在一个交互影响的过程。
x 的数值大小会引起y 取值的变换，但同时y 的变换又会反过来对x 构成影响。
这样，在如下的回归方程中：011k k y x x βββε=+++，如果残差项ε的冲击影响了y 的取值，而这样的影响会通过y 传导到x 上，从而造成了x 和残差项ε的相关。
也就是引起了内生性问题。
内生性问题处理方法：1.工具变量法（IV ）就是找到一个变量和内生化变量相关，但是和残差项不相关。
在OLS的框架下同时有多个IV，这些工具变量被称为两阶段最小二乘（2SLS）估计量。
具体的说，这种方法是找到影响内生变量的外生变量，连同其他已有的外生变量一起回归，得到内生变量的估计值，以此作为IV，放到原来的回归方程中进行回归。
2.代理变量法（Proxy）Proxy方法是将不可观测的变量用近似的变量进行替代，也就是说，是在残差项中提取出有用的信息，但是并没有对现有的解释变量进行处理。
3. 自然实验法就是就是发生了某些外部突发事件，使得研究对象仿佛被随机分成了实验组或控制组。
该事件只影响一部分样本，或者只影响解释变量而不影响被解释变量。
什么是内生性如何进行内生性的检验与处理什么是内生性？如何进行内生性的检验与处理内生性（Endogeneity）是指在经济学和统计学中，研究对象之间存在着相互依赖的关系，导致所观察到的自变量与因变量之间的关联关系存在问题。
内生性问题出现时，可能导致统计推断结果的无效性和不准确性。
因此，为了保证研究结果的可靠性，研究者需要进行内生性的检验与处理。
一、内生性的检验方法1. 检验工具变量的有效性工具变量是用于解决内生性问题的一种方法。
通过选择与自变量相关，但与误差项不相关的变量作为工具变量，可以消除内生性。
因此，首先需要检验工具变量的有效性。
常用的方法是进行工具变量检验，例如Hausman检验和Durbin-Wu-Hausman检验。
这些检验方法可以判断工具变量是否与错误项相关，决定是否适合用作工具变量。
2. 进行方程检验内生性问题常见于多方程模型中，通过对模型中的方程进行检验，可以发现和排除内生性的可能性。
例如，为了检验是否存在内生性，可使用诸如Hansen J统计量、Durbin-Wu-Hausman检验等方法进行方程检验。
二、内生性的处理方法1. 使用工具变量法当存在内生性问题时，工具变量法是一种常用的处理方法。
工具变量法通过引入与内生自变量相关但不影响因变量的工具变量，实现消除内生性。
使用工具变量法时，需要满足两个条件：工具变量与内生变量相关，且不与误差项相关。
将工具变量代入回归方程中，可以得到无偏且一致的估计结果。
2. 进行两阶段最小二乘估计另一种处理内生性的方法是进行两阶段最小二乘估计（2SLS）。
2SLS方法通过两个步骤来消除内生性。
第一步，利用工具变量估计内生变量的预测值；第二步，将预测值代入回归模型，得到对因变量的估计结果。
3. 进行面板数据的固定效应模型或随机效应模型分析在面板数据分析中，固定效应模型和随机效应模型可以解决内生性问题。
这两种方法能够通过消除个体固定效应和引入面板数据特有的误差项，实现内生变量的处理。
内生变量名词解释内生变量指的是在研究对象中，不受外部因素影响而自身产生变化的变量。
它们可以在研究中作为解释变量或被解释变量，用来研究某种因果关系。
内生变量有多种类型，包括自变量、中介变量和被解释变量。
自变量是研究中对于其他变量产生影响的变量。
它们是独立于其他因素的，自身能够产生变化。
自变量可以是外部因素的结果，也可以是独立于外部因素的内部产生的变量。
例如，在研究一个企业的利润率时，自变量可以是营销费用、管理费用等。
这些因素可以通过企业经营决策来进行调整，不受外界经济环境的影响。
中介变量是自变量和被解释变量之间的中间变量，用来解释自变量对被解释变量产生影响的机制。
它们是自变量和被解释变量之间的一个“中间人”，传递自变量的效应。
例如，在研究教育对收入的影响时，教育水平可以作为中介变量，解释教育对收入的影响机制。
被解释变量是研究中受到自变量影响的变量，它是研究的结果或感兴趣的变量。
被解释变量对于自变量的值产生反应，它们是依赖于自变量的结果。
例如，在研究一个企业的利润率时，利润率可以作为被解释变量，由于营销费用、管理费用等自变量的变化而产生变化。
内生变量的概念对于研究因果关系非常重要。
通过识别和控制内生变量，研究者可以更准确地分析因果关系。
不控制内生变量，研究结果可能会被其他未知内部因素误导，导致结果的不确定性和不准确性。
为了解决内生性问题，研究者可以采用不同的研究设计和方法来控制内生变量。
例如，实验设计可以通过随机分配处理组和对照组来控制内生变量，而面板数据分析可以通过观察同一变量在不同时间点上的变化来控制内生变量。
总之，内生变量是研究中不受外部因素影响而自身产生变化的变量。
它们可以是自变量、中介变量或被解释变量，在研究中起到解释和控制因果关系的作用。
通过识别和控制内生变量，研究者可以更准确地研究因果关系。
