内生性问题一般我们都用工具变量法(IV),用两阶段最小二乘法(2SLS)来估计,如果考虑到动态性,即动态内生性,我们用GMM模型。
解决内生性问题还有几个方法,间断回归设计(RD),DID(DDD)等,但这几个并不熟悉,引用raku8731的回答回复您这部分“理论上,IV是最合适的,但工具变量在经济领域可以说是基本不存在的,弱工具还不如一般的OLS,即使通过弱工具检验,也无法证明该IV是不是一个好的工具变量。PSM通过降维来构建反事实数据,进行半参估计,但无法消除隐形偏差。DID弊端更多,有时甚至不如横截面估计(异质性样本趋势变化相同基本是不成立的)。社会实验的样本选择偏差问题同样存在。目前还没有完全的内生性问题解决方法,只能做到根据研究目的,几种方法相结合来使用。”
正如这位网友所说,在经济领域的实证研究中,想找到合适的工具变量是有困难的(工具变量应该符合的相关要求可以很容易查到)。在许多研究中,选用内生变量的滞后期作为工具变量,这是不得已退而求其次的做法。
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