STATA 工具变量回归法 命令与小结（更新ING）

为了方便理解，这里假设因变量为y，解释变量为x1(内生)、x2，控制变量为c1，工具变量为z1。

OLS回归

y = β1x1 +β2x2 + β3*c1 + e

1. 直接ols回归

reg y x1 x2 c1

2.异方差检验

#检验异方差：
hettest
	#Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test，根据p值判断，若p小于0，则不能排除异方差的可能

#处理异方差：
在reg命令后加上'r',或者'robust'
	#注：处理后回归结果不会显示adj-R2,输入di e(r2-a)查看

3.内生性检验

ovtest
	#Ramsey RESET test，根据p值判断，若p小于0，则不能排除内生性的可能

4.多重共线性
当vif全部小于10并且平均大于1时，排除多重共线

vif
#若存在问题，可采用逐步回归进行修正：
sw reg y x1 x2 c1,pr(0.05)
	#注：含二次项的要另外处理

工具变量回归

内生性来源：测量误差、样本选择问题、互为因果、遗漏变量、模型设定等

估计方法：2sls、2sls small（适合小样本）、liml（适合弱工具变量）、gmm（适合异方差）

#2SLS
ivregress 2sls y x2 c1 (x1 = z)
#liml
ivregress liml y x2 c1 (x1 = z)

#注：在大样本下，LIML 与2SLS是渐近等价的
#GMM
ivregress gmm y x2 c1 (x1 = z)

1.找到工具变量z后，利用hausman检验检验变量内生性

reg y x1 x2 c1
est store ols
ivregress 2sls y x2 c1 (x1 = z)
est store iv
hausman ols iv,constant sigmamore

#注：若存在异方差,则Hausman检验不成立，应使用
estat endogenous

2.工具变量外生性

#工具变量外生性
estat firststage
#过度识别检验
estat overid
#异方差检验
estat endogenous

其他命令

1.中心化和标准化（需安装center）

findit center
#中心化
center x1 x2 c1
	#注：生成的新变量默认前面带'c_',若要自己命名：
center x1,g(new_x1)

#标准化
center x1,x2,c1,prefix(z_) standardize
	#注：生成的新变量默认前面带'z_',

注：
1.STATA常用统计命令
2.工具变量回归