想请教下大家，做U型/倒U型检验如何采用工具变量法进行稳健性检验？

cw666 发表于 2021-9-18 09:48
试试
ivregress 2sls y controls (x1 x1sq = iv ivsq) i.year

你好，我试了ivregress 2sls y controls (x1 x1sq = iv ivsq) i.year，first 这个命令，能够显示第一阶段的回归结果，发现第一阶段中，有iv和ivsq对x1的回归，还有iv ivsq对x1sq的回归，我觉得应该是单独的iv对x1的回归，ivsq对x1sq回归。是我对工具变量的理解有误还是命令或许存在问题呢？谢谢

古娜拉黑暗之神111 发表于 2025-6-1 00:06
你好，我试了ivregress 2sls y controls (x1 x1sq = iv ivsq) i.year，first 这个命令，能够显示第一阶段 ...

你好，请问这个问题你后面怎么解决的呢？我也有这个疑问

在使用工具变量（Instrumental Variable，IV）法进行U型/倒U型检验的稳健性检查时，关键在于选择适当的工具变量，并正确实施两阶段最小二乘回归（2SLS）。这里提供一个基于Stata软件的基本命令示例。假设`x1`是你的解释变量，`x1sq`是其平方项，而你已经找到了至少两个与`x1`高度相关但又不影响被解释变量`y`的工具变量`z1`和`z2`。

首先，请确保工具变量的选择合理，它们应该满足外生性和关联性条件。这意味着：

- 外生性：工具变量不能直接影响到被解释变量`y`（除通过影响`x1`间接作用之外）；
- 关联性：工具变量必须与内生解释变量`x1`密切相关。

一旦选择了合适的工具变量，你就可以使用Stata的`ivreg2`命令来执行2SLS回归。以下是一个示例：

```stata
ivreg2 y x1sq controls i.year (x1 = z1 z2), smallcluster(groupvar)
```

这里解释一下命令中的各个部分：
- `y`: 被解释变量。
- `x1sq`: 解释变量`x1`的平方项，用于检验U型或倒U型关系。
- `controls`: 控制变量列表。
- `i.year`: 如果你的数据包含年份信息，并且你想要控制时间效应，可以使用这个选项。
- `(x1 = z1 z2)`: 指定工具变量`z1`和`z2`来预测内生解释变量`x1`。注意这里只将`x1`与工具变量相关联，而不是它的平方项`x1sq`，因为通常我们假设`x1`的平方项是外生的。
- `smallcluster(groupvar)`: 如果你选择对标准误进行群集（clustered）修正来处理潜在的异方差或自相关问题，并且你的样本量较小，请使用此选项。将`groupvar`替换为你的聚类变量。

**注意事项：**
1. 确保工具变量有效，即它们与内生解释变量相关但对外生性条件没有违反。
2. 使用`ivreg2`时，检查模型的过度识别检验（例如Sargan或Hansen J-Test）和弱工具变量检验（Cragg-Donald Wald F统计量），以确保IV法的适用性和稳健性。

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leo6666 发表于 2025-11-28 10:40
你好，请问这个问题你后面怎么解决的呢？我也有这个疑问

你好，请问一下这个问题你解决了吗？如果考虑了两个工具变量，可以用“ivregress 2sls y controls (x1 x1sq = iv1 iv2 iv1sq ) i.year ”这个代码进行验证吗？

你好，请问一下这个问题你解决了吗？如果考虑了两个工具变量，可以用“ivregress 2sls y controls (x1 x1sq = iv1 iv2 iv1sq ) i.year ”这个代码进行验证吗？