目录1. 问题背景2. 过度识别检验2.1 Sargan 检验2.2 Hansen J 检验2.3 C 统计量3. 过度识别检验的 Stata 实现3.1 ivreg2 命令3.2 xtbond2 命令4. 过度识别检验统计量无法计算4.1 原因4.2 解决方法4.3 Stata 实现参考资料1. 问题背景OLS 有一个经典的假设：解释变量与随机误差项不相关，即 。如果存在解释变量违背了
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2024-05-13 15:18:20
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文章目录1 Auto IV: Counterfactual Prediction via Automatic Instrumental Variable Decomposition2 ICML & UBC｜Deep IV: A Flexible Approach for Counterfactual Prediction3 Double Robust Representation Lea
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2024-06-12 14:29:41
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时间序列分析模型——ARIMA模型一、研究目的传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。但经济理论通常不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非结构方法来建立各个变量之间关系的模型，如向量自回归模型（vector autoregression,VAR）和向量误差修
1. 简单模型的工具变量法假设一个简单回归模型为y＝β0＋β1x＋u，其中x与u相关：Cov（x，u）≠0。（1）为了在x和u相关时得到β0和β1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：①工具外生性条件，z与u不相关，即Cov（z，u）＝0，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；②工具相关性条件，z与x相关，即Cov（z
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2024-04-25 16:50:15
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原谅我又拖更好久，没办法，欸，就是懒，但是所有的单子都是保质保量完成的哈。，今天给大家写工具变量和孟德尔随机化，文章略微有些长，请大家准备好清醒的头脑，和半个小时的阅读时间哈。啥是工具变量回归Instrumental variable procedures are needed when some regressors are endogenous (correlated with the err
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2024-03-27 21:07:55
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1.1、什么是变量变换？ 在数据建模中，变换是指通过函数替换变量。 例如，通过平方/立方根或对数x替换变量x是一个变换。 换句话说，变换是一个改变变量与其他变量的分布或关系的过程。 1.2、什么时候需要变量变换？ 当我们想要改变一个变量的比例（change the scale）或标准化（standardize）变量的值以便更好地理解。 如果数据具有不同的尺度，则此变换是必须的，但此变换不会更改
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2024-05-23 16:21:48
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Day 3多元统计聚类分析判别分析主成分分析因子分析线性回归模型回归分析方法一元线性回归多元线性回归回归模型的假设检验指标合成方法数据预处理客观权重确定的三种方法熵权法标准离差法CRITIC法确定权重不同结果差异的度量方法 多元统计聚类分析聚类分析，按字面意思就是把同一类(相似性高)的东西聚集在一起的一种统计方法。ccc表示要计算半偏R2，R2和ccc立方聚类标准统计量，这三个统计量和下面的伪F
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2024-04-08 22:42:48
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Matlab统计工具箱应用(III)2011 年 07 月 18 日本节讨论统计工具箱在线性回归与回归分析中的应用。1． 回归分析的主要研究内容a. 建立因变量y与自变量x_1,x_2,…x_n之间的回归模型（经验公式）b. 对回归模型的可信度进行分析c. 判断每个自变量x_i对y的影响是否明显（方差分析）d. 诊断回归模型是否适合这组数据；e. 利用回归模型对y进行预测和分析2. 数据的标准化处
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2024-05-15 06:10:53
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- 什么是归因 attribution汉语上理解，指的是观察者对他人的行为过程或自己的行为过程所进行的因果解释和推论。归因——因果解释和推论。attributionpsychology : the interpretive process by which people make judgments about the causes of their own behavior
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2024-09-07 22:51:04
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以下是在知乎上看到的比较好的介绍工具变量法结果解读的文章，学习如下： 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。这里p值小于0.01说明在 1%水平上显著拒 绝“工具变量识别不足”的原假设，也就是要求p值不能大于0.1。加ro
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2023-11-28 15:06:04
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本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较。简介希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。相关视频动机事实上，DMA将计量经济学建模的几个特点结合在一起。首先，最终预测是通过模型平均化从几个回归模型中产生的。其次，该方法是贝叶斯方法，也就是说，概率是以相信程度的方式解释
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2024-07-05 06:07:59
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工具变量，刚刚开始学起来感觉是一个比较抽象的概念，好吧，可能计量整个学起来就是属于比较抽象的，因此试图以自己的方式来把工具变量说的尽量清楚一些。内生性问题的，比如：研究一个人的工资水平wage由什么决定，我们提出由：性别male,年龄age，智商IQ三个因素决定，因此，我们有: 但是这里有一个问题，即：IQ由于存在测量误差，因此和u相关，这会导致IQ的估计系数
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2024-05-13 15:58:03
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多元线性回归分析1.回归分析的地位、任务和分类2.数据的分类3.对线性的理解、系数的解释和内生性4.取对数预处理、虚拟变量和交互效应5.使用Stata进行多元线性回归分析6.异方差7.多重共线性8.逐步回归法 1.回归分析的地位、任务和分类回归分析的地位：数据分析中最基础也是最重要的分析工作，绝大多数的数据分析问题都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务：通过研究自变量和因变量的相关关系，尝试
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2024-03-15 12:34:31
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4.多变量线行回归（Linear regression with multiple Variables）向量 多变量时，多个变量可以用向量表示。在这之前先对向量常用表示方法做一个标明。向量是一种特殊的矩阵，讲义中的向量一般都是列向量。一般又有1 索引向量和 0 索引向量，左图为 1 索引向量，右图为 0 索引向量，一般我们用 1 索引向量。4.1 多维特征 我们现在给房价模型增加更多的特征，例如房
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2024-07-10 17:56:07
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matlab多变量回归分析教程.doc 本次教程的主要内容包含一、多元线性回归2多元线性回归REGRESS二、多项式回归3一元多项式POLYFIT或者POLYTOOL多元二项式RSTOOL或者RSMDEMO三、非线性回归4非线性回归NLINFIT四、逐步回归5逐步回归STEPWISE一、多元线性回归多元线性回归1、BREGRESSY,X确定回归系数的点估计值2、B,BINT,R,RINT,STAT
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2023-12-12 19:11:46
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无论是生成模型还是判别模型，都可作为一种分类器（classification）来使用；1. 分类与回归（1）分类的目标变量是标称型数据（categorical data），0/1，yes/no（2）回归：连续型（numeric data），鲍鱼的年龄，玩具的售价对于分类问题，监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器（classifier）。分类器对新的输入进行输出的预测（pred
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2024-03-20 09:05:33
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单变量线性回归的最小二乘法公式单变量线性回归线性回归系数的确定导数方法配方法简单程序验证 单变量线性回归假设有个点 ， 我们希望用一个线性关系 来拟合这个点。 与 的值须要通过使 最小来确定。这里线性回归系数的确定导数方法对于如何求出 与 的值，在众多教科书中已有广泛得描述。其中最普遍的方法是把 RSS 对 和 进行求偏导。取使得两个偏导数为0的 和 的值。具体如下： 这里的求和符号 均表示
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2024-03-20 08:43:40
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10.6生育行为如何影响劳动力供给？具体来说，如果妇女多生一位小孩，其劳动力供给将下降多少？本题使用来自美国1980年人口普查的数据集fertility_small.dta进行估计。此数据集包含美国21~35岁已婚且有两个或更多子女的妇女信息，主要变量为weeks(1979年的工作周数)，morekids(是否有两个以上小孩)，以及samesex(头两个小孩是否性别相同)。（1）把weeks对虚拟
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2024-03-18 17:14:54
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前言 这一章还是紧接上一章的内容，在上一章，我们详细地讨论了关于一个变量的线性回归问题，而在我们的实际问题中，一般都不止一个变量，就比如上一章讨论的预测房价问题，房价不仅只跟房子的大小有关，还跟它有几间房间，几层楼等等有关，所以我们需要涉及到的是多元变量的问题，在这一章，我讲详细地给大家介绍多元变量地线性回归问题。 最后还是那句话，如果内容有什么错误
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2024-06-14 08:14:46
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工具变量法学习笔记工具变量法（Instrumental Variables，IV）是解决内生性问题的一种常用方法，是一个有用的工具，可以在各种经济模型中使用。该方法通过引入“工具变量”来解决模型中自变量与误差的相关性问题，从而得到更加准确和可靠的估计结果。一、内生性问题内生性问题是指自变量与误差之间存在关联性，导致OLS（最小二乘）估计出的系数存在偏误。这个问题在实践中很常见，例如教育水平对工资的
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2024-07-27 16:12:44
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