因果关系与遗漏变量？

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遗漏变量有三个层次，一是只影响被解释变量，而不影响解释变量，或不具有相关性，不存在内生。二是同时影响被解释变量，也影响解释变量，这被称为内生。三是只影响解释变量，而不影响被解释变量，在计量上没有内生性，但有利于捕捉直接效应与间接效应。四是都不影响。对它没有定义，但对于回归没有影响。
但对于第二处情况可以分为两种，一种是这个遗漏变量的解释力度不一样，一种只是相关性，而另一种是，它是一种最为基本的力量，会系统地影响解释变量与被解释变量。这两种情况处理的方法是一样的吗？

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关键词：因果关系 解释变量 相关性 不存在 内生性 变量 因果关系 遗漏

我想处理应该一样的吧 只是解释起来可能会不同

not exactly?

如何用计量分离出因果关系？

即使两者是作用的。
只能通过natural experiment?

其实这才是计量深刻的地方。

捕捉因果关系，从技术上。

不然，就直接用理论解释了。

特别是在存在双向因果关系的情形。

VAR？
数据结构不允许。