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呵呵。。。内生变量和外生变量是一对概念,而模型的内生性问题则与内生变量和外生变量这一对概念没有啥关系哦,很多同学把这两者混淆了。。。先说内生变量和外生变量。比如:模型 Q=a+bP+u,Q是被解释变量或因变量,P是解释变量或自变量,a,b是需要估计的参数,u是干扰项,那么,模型试图说明的变量Q和P就是内生变量,而模型不能解释,而由外界条件决定的a,b和u就是外生变量了。。。再说模型的内生性问题。对于一个计量模型来说,比如模型 Q=a+bP+u,如果解释变量P和干扰项u互相独立,也就是说,E(PU)=0,则这个模型就是满足外生条件的,这个模型就不存在内生性问题,参数估计是无偏且一致的。但是,当解释变量和干扰项不独立时,就是E(PU)不等于0时,模型就出现了所谓内生性问题。出现了内生性问题,就会导致参数估计不仅有偏,而且不一致。导致内生性问题的原因通常有三个,如遗漏变量,测量误差,交互影响等。要解决模型的内生性问题,通常有两种办法,一,代理变量法,二,工具变量法。
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