计量内生性问题

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既然我们的计量模型不可能包含所有自变量，这势必使得一些变量包含于干扰项中，这是不是说几乎所有的模型都多少存在一些内生性问题？

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关键词：内生性问题 内生性 性问题 计量模型 自变量 自变量 模型

普遍存在内生性。
这是陆铭《说审稿》中的一段话：

“对于耗费了经济学家大量精力的内生性问题，我想多说两句。我绝对认为克服内生性偏误是重要的，也是研究者应该努力去做的。不过，我的想法是，计量经济学方法和因果关系识别在理论上并无直接对应关系。计量的研究策略（包括实验方法、IV、regression discontinuity、propensity score matching、DID等等）都只是用来避免（或缓解）由遗漏变量或双向因果关系所产生的估计偏误的。在使用了这些方法之后，研究者所看到的相关性更接近因果关系，而其是否真是因果关系，仍然需要看理论逻辑。因此，我不认为运用OLS方法分析截面数据的研究就一定不好，事实上，只要研究策略得当（比如运用了实验或自然实验的方法），从而保证了核心解释变量的外生性，OLS恰恰是最好且有效的估计。一些顶级杂志的文章也常常在OLS的基础上，运用一些研究逻辑来排除某些作用机制，从而更好地接近因果推论。另外，一些开创性的研究往往是从看相关性起步的，此类研究的重要意义往往在于提出了具有创见的问题，当然，如果能够用更接近于因果分析的研究策略，则是锦上添花。 ”

谢谢！版主真是负责啊！敬佩！

欢迎大家讨论，这是实证中常见的问题。

        遗漏变量未必导致内生性问题，如果其与目标自变量无关。当（目标）自变量与干扰项相关时，即可能存在内生性问题。其包括三种情况（Wooldridge panelda text)
       1.双向因果关系
       2.遗漏变量
       3.自变量测量误差

      国外二流或之上刊物看重原创贡献，比较青睐新颖的工具变量。国内的刊物，你真弄了IV，编辑、审稿人还要质疑半天，也许他们觉得GMM才给力，嘿嘿！个人觉得使用（差分）滞后项作为IV是极没有想象力的做法，还不如不用。

正在做内生性方面的论文，很是困惑，怎么检验内生性以及怎么解决？请高手指点！谢谢

实证公司金融中的内生性问题可以参见下面这篇文章的综述
Roberts, Michael R. and Whited, Toni M., Endogeneity in Empirical Corporate Finance (August 30, 2011). Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1748604   SSRN-id1748604.pdf (568.17 KB)

2011-10-13 01:01:57 上传

不错，谢谢！

这确实是一个非常让人头疼疼的问题。