[回归分析求助] 如何用IV估计多个内生变量？ [推广有奖]

说真的您这问题挺复杂的，主要是一般大概分析到一个内生变量，然后就划下休止符。
另外，楼主您并没有说清楚，究竟主要方程的被解释变量是什么？
而这主要方程的被解释变量是连续还离散？【若是离散，难度会再提高】

ivregress肯定是不对的，除非，您主要方程的被解释变量是连续的，
而且，第一阶段时，那几个内生变量的方程必须是符合线性机率模型【LPM】
【但一般这是不对的，不然大家也不会拿这个来与Probit模型比较】

我想…等您将问题更明确一点…才好介绍可能的解决方案…

我这里主要方程被解释变量是收入，算是连续变量！看了你的回复，还是没有明白，到底应该用什么方法？或者到哪里能够找到相关的资料。。。谢谢啦！

“而且，第一阶段时，那几个内生变量的方程必须是符合线性机率模型【LPM】
【但一般这是不对的，不然大家也不会拿这个来与Probit模型比较】”

这段话什么意思？？？

没啦！ 那个只是说如果您要使用ivregress，
那么内生变量【两个虚拟变量】那方程，应当符合OLS，才能用。【俗称LPM】
不过ivregress有个好处，您摆两个内生变量也是可以的。

看了先前的回复，没明白很正常。本来就没提出什么解决方案阿！

如果您的主要方程的被解释变量不是收入，是像count data或…
那么您可能要使用 Nonlinear IV method

既然您的主要方程是收入，连续变量，【先说好，我们撇开就业不谈，因为就业与收入拉进去，更复杂】
如果只有一个内生虚拟变量，那么指令treatreg是您应当参考的，
【目前我没见过多个treatment下的处理，如果有还请告知…或许真的有人在发展】
不过因为您是两个内生虚拟变量，其中可能的方案一是采用control function approach
，虽说这方法一般是用在内生的连续变量上，
我不太敢确定是否内生的虚拟变量也能用之，【似乎是，但可能要再仔细查书，特别是Wooldridge的书】
因为这个方法可以用到多个内生变量上。

另外一个可能的方案，或许您可以视为多条混合估计式来执行，
那么也许指令cmp值得您参考。

最后，说真的啦！ 也许您有您的考量，
像初中、高中、大学这样的虚拟变量，容易加深使用的计量难度，
何不改采受教育年数这样的变量就好了？
一是内生变量变成只有一个，而且是连续的，这样指令ivregress就简单搞定了！

参考即可，不一定正确。

恩，我觉得你最后的那个建议，是比较合理的。

楼主的dummy应该是根据某一变量（受教育水平）而产生的，所以内生性的问题是由于该变量，而不是因为两个虚拟变量（否则所有的衡量教育水平的虚拟变量都应该是内生的）。

所以个人认为，应该使用受教育水平这一变量作为内生变量，使用ivreg

看了楼上的讨论，学到了很多。谢谢！
加问一个问题。如果有一个内生变量X，同时也要加入平方项（X^2），这个是属于一个内生变量，还是两个内生变量的问题呢？要如何处理呢？

求助，请问，被解释变量是连续变量，内生解释变量是虚拟变量，应该怎么做2sls呢？

学习一下