什么是工具變量，選擇作為工具變量的變量？工具變量指回歸方程中的內(nèi)生變量。你需要為這些變量找到工具變量來解決內(nèi)生問題。具體來說，您需要在Eviews操作中輸入特定的變量，而在Stata中ivrge操作更

什么是工具變量，選擇作為工具變量的變量？

工具變量指回歸方程中的內(nèi)生變量。你需要為這些變量找到工具變量來解決內(nèi)生問題。具體來說，您需要在Eviews操作中輸入特定的變量，而在Stata中ivrge操作更簡單。

如果變量與模型中的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)，但與隨機(jī)誤差項(xiàng)無關(guān)，則可通過使用該變量和模型中相應(yīng)的回歸系數(shù)獲得一致的估計(jì)量。這個變量叫做輔助變量，這個估計(jì)方法叫做輔助變量法。在模型估計(jì)過程中，它被用來代替模型中與誤差項(xiàng)有關(guān)的隨機(jī)解釋變量，稱為工具變量。作為第一次模擬考試，必須滿足四個條件：（1）與隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)；（2）與隨機(jī)錯誤項(xiàng)無關(guān)；（3）與模型中其他解釋變量無關(guān)；（4）當(dāng)工具變量引入同一模型時(shí)，這些工具變量不相關(guān)。擴(kuò)展數(shù)據(jù)：輔助變量法的關(guān)鍵是選擇一個有效的輔助變量。由于工具變量選擇的困難，工具變量法本身有兩個缺點(diǎn)：一是工具變量不是唯一的，因此工具變量的估計(jì)量具有一定的任意性；二是誤差項(xiàng)實(shí)際上是不可觀測的，因此，尋找誤差的確切含義是十分必要的，事實(shí)上，很難找到與差異無關(guān)但與所替代的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)的變量。

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué):什么是工具變量法？

如果一個變量與模型中的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)，但與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)，則可通過使用該變量和模型中相應(yīng)的回歸系數(shù)（稱為工具變量）獲得一致估計(jì)量。物理學(xué)中控制變量的概念是指除實(shí)驗(yàn)因素（自變量）外影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的所有變量。這些變量不是本實(shí)驗(yàn)要研究的變量，因此又稱為自變量、自變量、非實(shí)驗(yàn)因素或非實(shí)驗(yàn)因素。只有控制所有能引起因變量變化的變量，才能澄清實(shí)驗(yàn)中的因果關(guān)系。從生活中衍生出來的控制變量的作用就是控制一定的影響因素，從而得到真實(shí)的結(jié)果。

工具變量和控制變量區(qū)別？

一般來說，工具變量的數(shù)量大于解釋變量的數(shù)量（包括滯后解釋變量）。然而，如果工具變量太多，就不僅僅是過度認(rèn)知的問題。我發(fā)現(xiàn)在這種情況下，sargan通常很難通過，提示是：相對于觀測的數(shù)量，儀器的數(shù)量可能很大。

工具變量個數(shù)為什么要與解釋變量個數(shù)相等？

Conley等人在2012年發(fā)表的《經(jīng)濟(jì)學(xué)與統(tǒng)計(jì)評論》中提供了一個解決方案。Conleyet al.（2012）放寬了工具變量的排他性約束，假設(shè)工具變量幾乎可以是外生的。讓我們通過下面的模型來理解這個方法的本質(zhì)：

y=xβZγε（1）

x=ZПV（2）

在（1）和（2）中，y是結(jié)果變量，x是內(nèi)生變量矩陣，Z是工具變量矩陣。ε和V是微擾項(xiàng)。傳統(tǒng)模型要求Z滿足排他約束，即γ=0?，F(xiàn)在讓我們放松獨(dú)占性約束，假設(shè)γ非常接近于0，但它不必嚴(yán)格等于0。此時(shí)，我們還可以通過使用先驗(yàn)信息來設(shè)置γ的值或分布來估計(jì)我們感興趣的參數(shù)β。