ivqreg

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http://faculty.chicagobooth.edu/christian.hansen/research/
ivqrstata.zip (397.75 KB) 本附件包括：

• ivqr_rbstse.mo
• ivqr_resid.mo
• ivqr_residi.mo
• ivqreg.ado
• ivqrovi_rbstse.mo
• Readme
• IV_qreg1.pdf
• ivqr_grid.mo
• ivqr_gridt.mo
• ivqr_initial.mo

2012-11-12 13:33:55 上传

sampdata.zip (181.32 KB) 本附件包括：

• fishwork.txt
• jtpa_mw.mat
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• jtpa_mw.raw

2012-11-12 13:34:41 上传

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关键词：QRE REG Christian Research Researc

谢谢老大，类似的问题回答了很多次。。其实程序和链接都是一样的，但很多朋友不知道什么原因总是找不到。这个帖子一劳永逸了。

非常感激蓝色分享的资料~
我将ivqrstata.zip里的文件全部拷到plus目录下，确实可以做ivqreg的命令了。
不过这个命令本身还是有些问题啦，至少我尝试的结果是跟quantile( )多少没关系的就是说，不管quantile()取多少，得到的结果竟然是完全一样的，而且运行的结果“.5th Instrumental Variable Quantile Regression”和老外文章中“.5 Instrumental Variable Quantile Regression”还是稍微有些差异。。
大概是这个命令版本本身的问题吧。唉。。
当然还是非常感谢楼上两位热心的版主O(∩_∩)O

April-sy 发表于 2012-11-13 11:21
非常感激蓝色分享的资料~
我将ivqrstata.zip里的文件全部拷到plus目录下，确实可以做ivqreg的命令了。
不 ...

不懂qreg，所以也不用
况且这个命令也没有正式发布。
所以的谨慎使用。

April-sy 发表于 2012-11-13 11:21
非常感激蓝色分享的资料~
我将ivqrstata.zip里的文件全部拷到plus目录下，确实可以做ivqreg的命令了。
不 ...

我没有遇到你说的q()取值与结果无关的问题。
我的自有数据计算：
ivqreg  stdGPA  stdgk  SES  (mdepgpa= mdepgk) ,q(.25)
(0 observations deleted)

Initial Estimation: .25th Two Stage Quantile Regression    Number of obs = 1318
------------------------------------------------------------------------------
      stdGPA |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
     mdepgpa |    1.37577   .8494784     1.62   0.105    -.2891766    3.040717
       stdgk |   .0478301   .0109073     4.39   0.000     .0264522    .0692079
         SES |   .0811438   .0351794     2.31   0.021     .0121935     .150094
       _cons |  -4.618749   .9519425    -4.85   0.000    -6.484522   -2.752976
------------------------------------------------------------------------------

Grid search is in progress (200)
.................................................. 50
.................................................. 100
.................................................. 150
.................................................. 200

.25th Instrumental Variable Quantile Regression            Number of obs = 1318
------------------------------------------------------------------------------
      stdGPA |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
     mdepgpa |   .4275757   .0012511   341.75   0.000     .4251235    .4300278
       stdgk |   .0394529    .010224     3.86   0.000     .0194143    .0594915
         SES |   .0758194   .0360322     2.10   0.035     .0051974    .1464413
       _cons |  -3.775353   1.131534    -3.34   0.001     -5.99312   -1.557587
------------------------------------------------------------------------------

. ivqreg  stdGPA  stdgk  SES  (mdepgpa= mdepgk) ,q(.5)
(0 observations deleted)

Initial Estimation: .5th Two Stage Quantile Regression     Number of obs = 1318
------------------------------------------------------------------------------
      stdGPA |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
     mdepgpa |   .2708511   .9382584     0.29   0.773    -1.568102    2.109804
       stdgk |   .0323538   .0121231     2.67   0.008     .0085929    .0561147
         SES |   .0679616   .0391546     1.74   0.083    -.0087801    .1447033
       _cons |  -2.636895   1.053859    -2.50   0.012     -4.70242   -.5713705
------------------------------------------------------------------------------

Grid search is in progress (200)
.................................................. 50
.................................................. 100
.................................................. 150
.................................................. 200

.5th Instrumental Variable Quantile Regression             Number of obs = 1318
------------------------------------------------------------------------------
      stdGPA |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
     mdepgpa |   .1463022   .0011603   126.09   0.000      .144028    .1485764
       stdgk |   .0350564   .0094821     3.70   0.000     .0164719     .053641
         SES |   .0510803   .0334177     1.53   0.126    -.0144172    .1165777
       _cons |  -2.790949   1.049428    -2.66   0.008     -4.84779    -.734108
------------------------------------------------------------------------------

.
关于您出问题的原因，我对这个命令也很不了解，所以无法回答您。
此外，这个ivqreg 的 结果与h3327156 所介绍的control funtion approach应用于qreg 的结果相去甚远，我也不清楚其中的机理所在。
cfa的结果如下，可与ivqreg比较可见不同，不知采信哪个较好？？
. reg mdepgpa  mdepgk stdgk stdGPA

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =    1318
-------------+------------------------------           F(  3,  1314) =   27.65
       Model |  32.3686447     3  10.7895482           Prob > F      =  0.0000
    Residual |   512.74902  1314  .390219954           R-squared     =  0.0594
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.0572
       Total |  545.117664  1317  .413908629           Root MSE      =  .62468

------------------------------------------------------------------------------
     mdepgpa |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      mdepgk |   .0013635   .0006082     2.24   0.025     .0001703    .0025567
       stdgk |  -.0130254   .0050306    -2.59   0.010    -.0228943   -.0031565
      stdGPA |   .1554516   .0178551     8.71   0.000     .1204241    .1904792
       _cons |   .3336425   .5564462     0.60   0.549    -.7579776    1.425263
------------------------------------------------------------------------------

. predict rho2 , r

. sqreg  stdGPA SES stdgk mdepgpa rho2 ,q(.25 .5 )
(fitting base model)
(bootstrapping ....................)

Simultaneous quantile regression                     Number of obs =      1318
  bootstrap(20) SEs                                  .25 Pseudo R2 =    0.7990
                                                     .50 Pseudo R2 =    0.7847

------------------------------------------------------------------------------
             |              Bootstrap
      stdGPA |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
q25          |
         SES |   .0175594   .0044586     3.94   0.000     .0088127     .026306
       stdgk |   .0824257   .0013524    60.95   0.000     .0797726    .0850788
     mdepgpa |    6.25428   .0479095   130.54   0.000     6.160292    6.348267
        rho2 |  -6.248641   .0441583  -141.51   0.000     -6.33527   -6.162013
       _cons |  -7.524477    .114393   -65.78   0.000     -7.74889   -7.300064
-------------+----------------------------------------------------------------
q50          |
         SES |   .0160368   .0052653     3.05   0.002     .0057074    .0263662
       stdgk |    .081846   .0025737    31.80   0.000      .076797    .0868951
     mdepgpa |     6.2776   .0463652   135.39   0.000     6.186642    6.368558
        rho2 |  -6.288204   .0461893  -136.14   0.000    -6.378817   -6.197591
       _cons |  -7.380184   .2180596   -33.84   0.000    -7.807967     -6.9524
------------------------------------------------------------------------------

.
end of do-file

.

sunkai_bick 发表于 2012-11-13 15:27
我没有遇到你说的q()取值与结果无关的问题。
我的自有数据计算：
ivqreg  stdGPA  stdgk  SES  (mdepg ...

我蠢了。。好想是我quantile设置错了。。我先用两种方法把结果都跑出来试试，看看会不会跟你的结果一样差异很大~
研安~

April-sy 发表于 2012-11-13 11:21
非常感激蓝色分享的资料~
我将ivqrstata.zip里的文件全部拷到plus目录下，确实可以做ivqreg的命令了。
不 ...

怎么拷进入也识别不出来？

sunkai_bick 发表于 2012-11-13 15:27
我没有遇到你说的q()取值与结果无关的问题。
我的自有数据计算：
ivqreg  stdGPA  stdgk  SES  (mdepg ...

你好，请问一下，如果分位数估计中有两个变量都需要设定工具变量，命令该如何写呢？谢谢

gagugagu 发表于 2014-8-1 22:46
你好，请问一下，如果分位数估计中有两个变量都需要设定工具变量，命令该如何写呢？谢谢

ivqreg depvar indepvars(endogenous indepvars = instrumentvars) [aw fw] [if exp]
[in range] [, level(#) q( ) ivqreg options ]
The number of endogenous treatment variables are limited to two because of computational
burden of higher dimensional grid search. The number of instruments should
be at least as much as endogenous independent variables.

sunkai_bick 发表于 2014-8-3 11:03
ivqreg depvar indepvars(endogenous indepvars = instrumentvars) [aw fw]
[, level(#) q(  ) ivqreg ...

谢谢 原来多个内生性变量的话分位数回归工具变量是不能用的了