计量经济学:什么是工具变量法,被选为工具变量的变量必须具备什么条件

1. 计量经济学:什么是工具变量法,被选为工具变量的变量必须具备什么条件

某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法。
在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与误差项相关的随机解释变量的变量，称为工具变量。
作为工具变量，必须满足下述四个条件：
（1）与所替的随机解释变量高度相关；
（2）与随机误差项不相关；
（3）与模型中其他解释变量不相关；
（4）同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。

扩展资料：
缺点
工具变量法的关键是选择一个有效的工具变量，由于工具变量选择中的困难，工具变量法本身存在两方面不足：
一是由于工具变量不是惟一的，因而工具变量估计量有一定的任意性；
二是由于误差项实际上是不可观测的，因而要寻找严格意义上与误差项无关而与所替代的随机解释变量高度相关的变量事实上是困难的。
参考资料来源：百度百科-工具变量法

2. 计量经济模型分类变量可以作为自变量吗

您好亲，很高兴为您解答呦[微笑]！计量经济模型分类变量可以作为自变量的哦[鲜花][鲜花][鲜花]所谓计量经济模型，就是表示经济现象及其主要因素之间数量关系的方程式。计量经济模型主要有经济变量、参数以及随机误差三大要素。经济变量是反映经济变动情况的量，分为自变量和因变量。计量经济模型的第二大要素是参数。参数是用以求出其他变量的常数。第三个要素是随机误差。这是指那些很难预知的随机产生的差错，以及经济资料在统计、整理和综合过程中所出现的差错。可正可负，或大或小，最终正负误差可以抵消，因而通常忽略不计。【摘要】
计量经济模型分类变量可以作为自变量吗【提问】
您好亲，很高兴为您解答呦[微笑]！计量经济模型分类变量可以作为自变量的哦[鲜花][鲜花][鲜花]所谓计量经济模型，就是表示经济现象及其主要因素之间数量关系的方程式。计量经济模型主要有经济变量、参数以及随机误差三大要素。经济变量是反映经济变动情况的量，分为自变量和因变量。计量经济模型的第二大要素是参数。参数是用以求出其他变量的常数。第三个要素是随机误差。这是指那些很难预知的随机产生的差错，以及经济资料在统计、整理和综合过程中所出现的差错。可正可负，或大或小，最终正负误差可以抵消，因而通常忽略不计。【回答】
您好如果分类变量是虚拟变量且是二分变量也是可以做自变量的吗？【提问】
亲亲，虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量【回答】
还有就是我的模型是公司股权投资情况下，初期投资人数量对后期投资人数量的影响，如果我还想探讨股权类型的影响，可以把股权类型和后期投资人都作为解释变量吗【提问】
亲亲，股权结构作为解释变量，后期人数可以称为因变量，用回归分析的方法，首先对公司投资的效率进行了测度接着将非效率投资水平作为被解释变量研究股权结构对非效率投资行为的影响。股权制衡虽然能够改善企业的非效率投资，但是作用并不显著。管理人员持股比例与非效率投资呈不显著的负相关。[鲜花][鲜花][鲜花]【回答】
上一个问题我搞错哈，我重新问。我的模型是公司初期建立时的筹资情况，初期筹资人数量对后期筹资人数量的影响，如果我还想探讨公司类型的影响，可以把公司类型和初期投资人都作为解释变量吗【提问】
亲亲，关于你的这个问题，可以这样理解采用计量经济学模型的实证研究方法，将投资人经验作为模型的解释变量。研究不同类型的投资经验对投资人学习行为的影响，综合投资经验和失败的投资经验。投资人在借款项目的投标初期或投标晚期表现的同样积极;并且为了节约时间成本，富有经验的投资人倾向于选择低风险大额的投资组合。机构投资者整体持股比例、机构投资者数量和不同类别的机构投资者持股比例为解释变量基于盈余反应系数模型考察机构投资者与上市公司盈余质量之间的关系。进一步检验股权分置改革是否会影响机构投资者对上市公司盈余质量作用力的发挥[心][心][心]【回答】

3. 工具变量法的关键是选择一个有效的工具变量吗？

某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法。
在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与误差项相关的随机解释变量的变量，称为工具变量。
作为工具变量，必须满足下述四个条件：
（1）与所替的随机解释变量高度相关；
（2）与随机误差项不相关；
（3）与模型中其他解释变量不相关；
（4）同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。

扩展资料：
缺点
工具变量法的关键是选择一个有效的工具变量，由于工具变量选择中的困难，工具变量法本身存在两方面不足：
一是由于工具变量不是惟一的，因而工具变量估计量有一定的任意性；
二是由于误差项实际上是不可观测的，因而要寻找严格意义上与误差项无关而与所替代的随机解释变量高度相关的变量事实上是困难的。
参考资料来源：百度百科-工具变量法