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两阶段最小二乘法和工具变量回归的关系

本文于 2024-01-21 01:30 更新,已是最新版。

两阶段最小二乘法(2SLS)和工具变量回归(IV回归)是紧密相连的,可以说在实践中它们通常是不可分割的。但是,理解它们之间的区别也是重要的:

工具变量回归(IV)是一种概念或方法论框架,用于解决统计模型中的内生性问题。这种方法依赖于一个或多个工具变量,这些工具变量与模型中的内生解释变量相关,但与误差项不相关。

两阶段最小二乘法(2SLS)是实现IV回归的一种具体技术。它是在IV框架内处理内生性问题的一种实践方法。2SLS通过两个计算步骤(两个“阶段”)来使用工具变量。

第一阶段:使用工具变量预测内生变量。
第二阶段:使用第一阶段预测的值作为解释变量来估计主要的回归模型。

因此,虽然2SLS是IV回归的一种实现方法,但它们在概念上是不同的:IV是一种方法论原则,而2SLS是这种原则的具体应用。在实践中,2SLS通常是处理内生性问题时使用IV方法的主要方式之一,所以它们经常被一起提及并应用。但理论上,IV回归并不限于只能通过2SLS来实现,还有其他方法可以在不同的上下文和数据条件下实现IV估计。

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