二阶段最小二乘法（2SLS）是否必然多重共线？

先看看，帮楼主顶了

= =....多重共線性是一開始回歸的假設吧
也就是你已經檢查過上面三個回歸方程式是不是有違反基本的三個假設之後
才對迴歸係數 進行估計吧
而且多重共線性應該是從母體的角度去看變數之間有無相關
估計則是用樣本的角度去了解母體系數
因此樓主說的問題不存在

qqou 发表于 2011-5-19 00:01
= =....多重共線性是一開始回歸的假設吧
也就是你已經檢查過上面三個回歸方程式是不是有違反基本的三個假設之後
才對迴歸係數 進行估計吧
而且多重共線性應該是從母體的角度去看變數之間有無相關
估計則是用樣本的角度去了解母體系數
因此樓主說的問題不存在

谢谢老师解答。我的疑问是：
1、红字部分：我提到的多重共性线，并不是原始变量的多重共线，而是2阶段最小二乘法导致虚拟变量y^与某个原始变量的相关。所以，并不是说先检验不存在多重共线性之后才估计参数。
我的基本怀疑点是：2阶段最小二乘法必然导致多重共性。您明白了我的问题了吗？
2、蓝字部分：我的理解是，所以参数估计都是用样本估计总体，难道说所有估计都不用检验多重共线性了吗？多重共线性的检验方法也正是靠样本去推断总体啊。怎么能说用样本的角度去理解总体，多重共线性就不存在了呢？
再次感谢。

尝试回答一下：
1、李子奈教材中有提到，2SLS也可以理解为是一种工具变量方法，即不是用y估计量替代y，而是作为y的工具变量也可以进行，因为y估计量是x的线性组合，基本符合工具变量的条件。按照工具变量方法的估计过程，其结构参数估计量可以从数学上严格证明与2SLS估计量完全等价。那么，工具变量方法是否也增加了多重共线性呢？我认为不一定。
3、我个人认为：作为联立方程组，每个变量之间的相互关联是不可避免的，也就是说多重共线性不可避免，但不会发生完全多重，一般多重的出现取决于原方程的多重程度。2SLS可能是发现了原来的多重，而不是增加了多重。

ssuit1 发表于 2011-5-26 13:39
尝试回答一下：
1、李子奈教材中有提到，2SLS也可以理解为是一种工具变量方法，即不是用y估计量替代y，而是作为y的工具变量也可以进行，因为y估计量是x的线性组合，基本符合工具变量的条件。按照工具变量方法的估计过程，其结构参数估计量可以从数学上严格证明与2SLS估计量完全等价。那么，工具变量方法是否也增加了多重共线性呢？我认为不一定。
3、我个人认为：作为联立方程组，每个变量之间的相互关联是不可避免的，也就是说多重共线性不可避免，但不会发生完全多重，一般多重的出现取决于原方程的多重程度。2SLS可能是发现了原来的多重，而不是增加了多重。

谢谢ssuit1f老师，我的问题是，即使原来模型中不存在多重共性，2阶段最小二乘法也会导致多重共性。推导过程已经在1楼贴中给出了，难道您认为我的推导和证明不妥？那请指出。

谢谢耕耘使者对我问题如此热心（把我的问题通过悬赏方式加以解决），欣赏您的研究态度！谢谢！同时也感谢诸位热心的回答。

16# lpchxj
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