stata怎么做2SLS 的回归

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科研小白，论文使用2sls进行内生性检验，求问代码应该怎么书写？

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关键词：Stata 2SLS tata 怎么做 内生性检验

在进行内生性检验时，使用2SLS（Two-Stage Least Squares）方法是一种常见的方法。下面是一个示例代码，展示了如何使用Python中的statsmodels库来实现2SLS。

首先，确保已经安装了statsmodels库。可以使用以下命令进行安装：

pip install statsmodels
接下来，导入所需的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.sandbox.regression.gmm import IV2SLS
然后，加载数据集。假设你的数据集包含了内生变量（endogenous variable）、工具变量（instrumental variable）和其他相关变量。确保将数据集加载到一个Pandas的DataFrame中。

# 加载数据集
data = pd.read_csv('your_data.csv')
接下来，定义内生变量、工具变量和其他相关变量。确保将它们分配给正确的变量名。

# 定义变量
endogenous_var = data['endogenous_var']
instrument_var = data['instrument_var']
other_vars = data[['var1', 'var2', 'var3']]
然后，使用statsmodels库中的IV2SLS函数来进行2SLS估计。

# 进行2SLS估计
model = IV2SLS(endogenous_var, other_vars, instrument_var)
results = model.fit()
最后，可以通过调用results对象来获取2SLS估计的结果和统计量。

# 输出估计结果
print(results.summary())
请根据你的数据和模型进行适当的调整和修改。这只是一个基本示例，你可能需要根据你的具体情况进行进一步的定制。

去看ivreg2或者ivreghdfe的教程

sun_man 发表于 2023-9-28 15:03
在进行内生性检验时，使用2SLS（Two-Stage Least Squares）方法是一种常见的方法。下面是一个示例代码，展 ...

人家问的是stata，你不仅用chatgpt简单生成不加检查，给的答复还是用python，可笑

简单而言，2SLS就是先把核心解释变量对工具变量进行回归，得到拟合值，然后把拟合值带入原方程进行回归。以你给的文献为例：
第一步：xtreg FD FD_iv FD_iv*AUD controls, fe   （核心解释变量对工具变量回归）
第二步：predict FD_predicted   （生成上一步回归的拟合值）
第三步：xtreg RISK FD_predicted FD_predicted*AUD controls, fe  （将拟合值带入原方程）

用gmm命令也可以做。

317792209 发表于 2023-10-3 09:38
用gmm命令也可以做。

老师可以解释的细致一些吗，上网搜了实在不太理解

在Stata中进行两阶段最小二乘法(2SLS)回归的步骤如下：

首先，你需要确保你的数据集包含了工具变量。工具变量是与内生解释变量相关但与误差项不相关的变量。

1. **设定模型**：假设你有一个因变量 `y`，一个内生解释变量 `x1`，和其他可能的外生解释变量 `x2`, `x3`, 等等，以及你的工具变量 `z1`。首先，你需要运行第一阶段回归：

```stata
reg x1 z1 x2 x3, instrumental(z1)
```
这一步会用工具变量 `z1` 来估计 `x1` 的预测值。

2. **保存预测值**：将第一阶段回归的预测值保存到一个新的变量中，例如 `x1hat`：

```stata
predict x1hat, residuals
```

3. **运行2SLS回归**：现在，使用保存的预测值 `x1hat` 和其他外生变量进行第二阶段回归：

```stata
ivregress 2sls y x1hat x2 x3, instruments(z1)
```
这将输出2SLS回归的结果，包括估计系数、标准误差和统计显著性。

请注意，如果你有多个内生解释变量，你需要为每一个都找到相应的工具变量，并在第一阶段回归中包含它们。然后，在第二阶段回归中使用这些预测值。

以上就是在Stata中进行2SLS回归的基本步骤。祝你的论文进展顺利！如有更多问题，欢迎继续提问。

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