[经济学] 用2sls法估计模糊断点回归的代码怎么写呢 [推广有奖]

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实现模糊断点回归可以使用ivregress命令，其中的f()和g()函数可以用来定义多项式，具体实现步骤如下：

• 首先，将模糊断点回归模型转化为工具变量回归模型，即将内生解释变量edu用工具变量expansion进行替代。可以使用以下公式：
  

y = α + β1 × edu + β2 × f(edu) + β3 × g(edu) + ε

edu = π0 + π1 × expansion + v

其中，f(edu)和g(edu)分别是关于edu的多项式函数，v是剩余项。

• 然后，使用ivregress命令进行估计，其中使用的工具变量是expansion，被解释变量是y，内生解释变量是edu。
  

ivregress 2sls y (edu f(edu) g(edu) = expansion), first

其中2sls表示使用二阶段最小二乘法，first表示使用第一阶段的结果进行估计。这个命令会自动进行第一阶段的估计，得到工具变量的效果，然后使用工具变量进行第二阶段的估计。

至于公式（2），它是用来计算工具变量expansion的，具体来说，它是用来计算距离断点最近的观测值的指示函数，从而得到一个二值变量。这个变量可以用来作为工具变量，用来代替内生解释变量edu。

在stata中，可以使用以下命令来实现公式（2）：

gen near = abs(edu - c) == min(abs(edu - c))

其中，c是断点的位置，near是二值变量，表示是否距离断点最近。

综上所述，可以使用ivregress命令来实现模糊断点回归，同时使用f()和g()函数来定义多项式，使用公式（2）来计算工具变量，从而得到模型的估计结果。

在Stata中实现模糊断点回归的2SLS方法，可以使用`ivreg2`命令，并结合`local`宏定义多项式。以下是一个示例代码：

```stata
* 定义变量和工具变量
gen distance = (x - cutoff)^2 // 创建距离变量，假设cutoff是断点位置
gen expansion = _b[distance] * distance + _b[distance^2] * distance^2 // 假设expansion是关于距离的二次多项式

* 第一阶段回归（估计工具变量）
ivreg2 edu (y = x expansion) , first
savefirst temp1 // 保存第一阶段结果

* 第二阶段回归（2SLS估计）
ivreg2 y (edu = x expansion) if distance <= `cutoff' || distance > `cutoff', instruments(expansion) second(temp1)
```

在这个例子中，`distance`是距离断点的位置，`cutoff`是断点的具体值。公式（2）可能用于处理其他内生性问题或提供额外的工具变量信息。

请注意，这只是一个基本示例，实际应用中你可能需要根据你的数据和研究问题调整多项式形式、工具变量和断点位置。如果需要更复杂的多项式，比如`f()`和`g()`，你可以修改`expansion`变量的定义，添加更多的项。例如，对于更高阶的多项式，可以这样定义：

```stata
gen expansion = _b[distance] * distance + _b[distance^2] * distance^2 + _b[distance^3] * distance^3 // 三阶多项式
```

如果仍然有疑问或遇到问题，建议查阅`ivreg2`的官方文档或者在线教程，以获取更详细的使用指导。

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