CMP工具变量，两个内生变量（含交互项），一阶段系数太大求助

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想求助一下大佬们，有两个核心解释变量inf,ins和他们的交互项infxins，使用CMP，其中有两个内生变量：一个核心解释变量ins和他们的交互项infxins。工具变量选取两个，分别是内生核心解释变量ins的iv,以及iv和inf的交互项（工具变量对应：ins——iv;  infxins——inf*iv,后面用infxiv代表)


命令就是cmp(ins=iv  infxiv other_controls)(infxins= infxiv iv other_controls)(y ins infxins inf other_controls)ind( $cmp_probit $cmp_probit $cmp_cont)


但是显示出来第一阶段交互项的两个内生变量infxiv iv系数特别大，不知道为什么。
想知道是出了什么问题

（具体如图）。
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关键词：内生变量 工具变量 CMP 交互项 Controls stata；实证研究； CMP 工具变量法 内生性问题 交互项

在CMP模型中遇到一阶回归系数过大可能有几种原因：

1. **数据尺度**：如果数据本身的尺度很大，那么回归系数也会相应地大。你可以检查一下变量`ins`, `infxiv`, 和`iv`的均值和标准差是否在一个合理的范围内。

2. **多重共线性**：交互项常常会带来较高的多重共线性问题，尤其是当交互项中的两个原始变量之间存在相关性时。这会导致回归系数不稳定且数值较大。你可以检查一下`ins`, `inf`, 和`iv`之间的相关性来确认这一点。

3. **数据处理错误**：在创建交互项（如`infxiv`）的过程中，如果数据处理有误，也可能导致此类问题。重新核对你的数据预处理过程。

4. **模型设定**：如果内生变量和工具变量的选择不合理，或者模型的结构本身存在问题，这也可能导致异常大的系数。确保你选择的工具变量（`iv` 和 `infxiv`）满足相关性和排他性条件，并且确实可以作为相应内生变量的有效工具。

5. **软件实现问题**：确认你的命令和参数设置正确无误。Stata对CMP模型的支持可能需要特定的命令语法，错误的使用可能会导致不合理的输出。

为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

- 标准化数据（如`ins`, `inf`, 和`iv`）可以减少尺度效应。
- 检查多重共线性（VIF值或相关系数矩阵）。
- 重新构建交互项以确保没有错误。
- 审查模型设定和工具变量选择，确认它们满足理论要求。
- 使用不同的软件包验证结果。

如果问题仍然存在，可能需要更详细的分析或专业咨询。希望这些信息能帮到你！如果有具体的数据或代码可以提供，也许我能给出更具体的建议。

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