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生變量。你需要為這些變量找到工具變量來解決內生問題。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生變量。你需要為這些變量找到工具變量來解決內生問題。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解釋變量高度相關，但與隨機誤差項無關，則可通過使用該變量和模型中相應的回歸系數(shù)獲得一致的估計量。這個變量叫做輔助變量，這個估計方法叫做輔助變量法。在模型估計過程中，它被用來代替模型中與誤差項有關的隨機解釋變量，稱為工具變量。作為第一次模擬考試，必須滿足四個條件：（1）與隨機解釋變量高度相關；（2）與隨機錯誤項無關；（3）與模型中其他解釋變量無關；（4）當工具變量引入同一模型時，這些工具變量不相關。擴展數(shù)據(jù)：輔助變量法的關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：一是工具變量不是唯一的，因此工具變量的估計量具有一定的任意性；二是誤差項實際上是不可觀測的，因此，尋找誤差的確切含義是十分必要的，事實上，很難找到與差異無關但與所替代的隨機解釋變量高度相關的變量。

計量經(jīng)濟學:什么是工具變量法？

如果一個變量與模型中的隨機解釋變量高度相關，但與隨機誤差項不相關，則可通過使用該變量和模型中相應的回歸系數(shù)（稱為工具變量）獲得一致估計量。物理學中控制變量的概念是指除實驗因素（自變量）外影響實驗結果的所有變量。這些變量不是本實驗要研究的變量，因此又稱為自變量、自變量、非實驗因素或非實驗因素。只有控制所有能引起因變量變化的變量，才能澄清實驗中的因果關系。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，從而得到真實的結果。

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)濟學與統(tǒng)計評論》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：

y=xβZγε（1）

x=ZПV（2）

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