动态面板内生性问题

内生性问题与工具变量和两阶段最小二乘

一、背景

虽然在OLS的大样本性质中，我们放宽了强外生性的假定，用弱外生条件来进行替代，即E(x??)?0。但是，在实际的问题中，弱外生性的条件往往也是不容易满足的。也就是说，变量的内生性问题总是不可避免的。内生性引起的问题主要是引起参数估计的不一致。可以说，内生性问题是在实际应用中最经常遇到的问题。这个部分讨论的就是如何解决由内生性问题引起的参数估计的不一致。

二、知识要点

1、引起内生性的原因及其对参数估计的影响 2、代理变量法解决内生性问题 3、工具变量法和2SLS的性质 三、要点细纲

1、引起内生性的原因及其对参数估计的影响 （1）模型设定偏误（遗漏变量）

这主要是因为实际的问题中，一个变量往往受到许多变量的影响，在实际建模过程中无法将解释变量全部列出。在这样的情况下，遗漏的变量的影响就被纳入了误差项中，在该遗漏变量与其他解释变量相关的情况下，就引起了内生性问题。即E(x??)?0。

（2）测量误差

关于测量误差引起内生性的问题要基于测量误差的假设。测量误差可能是对被解释变量y的测量误差，也可能是由于对解释变量x的测量误差。这两种情况引发的结果是不一样的。

A. 被解释变量y的测量误差。

不妨假设

内生性问题与工具变量和两阶段最小二乘

一、背景

虽然在OLS的大样本性质中，我们放宽了强外生性的假定，用弱外生条件来进行替代，即E(x??)?0。但是，在实际的问题中，弱外生性的条件往往也是不容易满足的。也就是说，变量的内生性问题总是不可避免的。内生性引起的问题主要是引起参数估计的不一致。可以说，内生性问题是在实际应用中最经常遇到的问题。这个部分讨论的就是如何解决由内生性问题引起的参数估计的不一致。

二、知识要点

1、引起内生性的原因及其对参数估计的影响 2、代理变量法解决内生性问题 3、工具变量法和2SLS的性质 三、要点细纲

1、引起内生性的原因及其对参数估计的影响 （1）模型设定偏误（遗漏变量）

这主要是因为实际的问题中，一个变量往往受到许多变量的影响，在实际建模过程中无法将解释变量全部列出。在这样的情况下，遗漏的变量的影响就被纳入了误差项中，在该遗漏变量与其他解释变量相关的情况下，就引起了内生性问题。即E(x??)?0。

（2）测量误差

关于测量误差引起内生性的问题要基于测量误差的假设。测量误差可能是对被解释变量y的测量误差，也可能是由于对解释变量x的测量误差。这两种情况引发的结果是不一样的。

A. 被解释变量y的测量误差。

不妨假设

“一师一优课”

《动态最值问题——圆内最值问题》教学设计

西安爱知中学 郭晏铖

【学情分析】

在运动变化中求最值的问题灵活性较强，涉及的知识面较广，对学生思维能力要求较高，经常令学生束手无策。因此如何正确快速的求解成为学生学习中的难点。本节课前,学生已经学习了圆的基本知识,以及点和圆、直线和圆的位置关系。四班的同学在年级中属中等偏上水平，对于基本知识的学习掌握的较快，但缺乏应用的灵活性。与圆有关的最值问题可以变零散的知识为学生整体的认识，变重复枯燥的学习为新奇有趣的探索，在训练学生逻辑思维的同时，还能培养学生的探索能力 【教学方法】

对于圆中求最值问题,学生经常感到无从下手，处理此类题目首先要明确题目中运动的对象，然后就是根据按照题目要求作出运动过程中某一时刻的图象。现在学生普遍欠缺作图能力，因此我在题目的设置上也遵循由易到难的原则，从给出图形到简单作图再到复杂作图，让学生在这个过程中体会作图的重要性。

任何运动变化问题中总隐含着定量和不变关系，这也是解决这类问题的关键。在设计时我也注重设计情境，引导学生自己挖掘题目中的信息，找到这些关键点。从例1中的定量过渡到不变的位置关系再到不变的数量关系，剥茧抽丝，层层递进，从而体会探究的乐趣。

6/13/2011

1 If X is orthogonal to μthen OLS will

provide the best linear unbiased

estimate of β1

If X is correlated with μ then OLS will

provide a biased estimate of β1, thus we

have endogeneity.

Y=β0+β1X+μ

6/13/2011

2 Errors in variables

Omitted variables

Simultaneous causality

Self-selection bias

6/13/2011

3 Measurement errors β

1 estimated by OLS will be biased towards zero +Example

Standard Industrial Classification (SIC) system

Participants optimistically report the industries they participate in.+++Woodbridge, 2006.

++Bascle, 2008

An e

1、（12年.沈阳25题）已知，如图，在平面直角坐标系中,点A坐标为(-2，0),点B坐标为（0，2），点E为线段AB上的动点(点E不与点A，B重合)，以E为顶点作∠OET=45°，射线ET交线段OB于点F，C为y轴正半轴上一点，且OC=AB，抛物线y=?2x2+mx+n的图象经过A，C两点.

（1） 求此抛物线的函数表达式； （2） 求证：∠BEF=∠AOE；

（3） 当△EOF为等腰三角形时，求此时点E的坐标；

（4） 在（3）的条件下，当直线EF交x轴于点D，P为（1） 中抛物线上一动点，直线PE交x轴于点G，在直线EF上方的抛物线上是否存在一点P，使得△EPF的面积是△EDG面积的（22?1） 倍.若存在，请直接写出点P的坐标；若不存在，请说明理由． ．．

温馨提示：考生可以根据题意，在备用图中补充图形，以便作答.

2、（12毕节27） （本题16分）如图，直线l1经过点A（-1，0），直线l2经过点B(3,0), l1、l2均为与y轴交于点C(0,?3),抛物线y?ax2?bx?c(a?0)经过A、B、C三点。

（1）求抛物线的函数表达式；

（2）抛物线的对称轴依次与x轴交于点D、与l2交于点E、与抛物线交于点F、与l1交于点G。求证

动态面板数据分析算法

1. 面板数据简介

面板数据(Panel Data, Longitudinal Data )，也称为时间序列截面数据、混合数据，是指同一截面单元数据集上以不同时间段的重复观测值，是同时具有时间和截面空间两个维度的数据集合，它可以被看作是横截面数据按时间维度堆积而成。自20世纪60年代以来，计量经济学家开始关注面板数据以来，特别是近20年，随着计量经济学理论，统计方法及计量分析软件的发展，面板数据计量经济分析已经成为计量经济学研究最重要的分支之一。

面板数据越来越多地被应用到计量模型的研究中，其在实证分析中的优点是明显的：相对于只具有一个时点的横截面数据模型，面板数据包含了更多时间维度的数据，从而可以利用更多的信息来分析所研究问题的动态关系;而时间序列模型，其数据往往是由个体数据加总产生的，在实际计量分析中，在研究其动态调整行为时，由于个体差异被忽略，其估计结果有可能是有偏的，而面板数据模型能够通过截距项，捕捉到数据的动态调整过程中的个体差异，有效地减少了由于数据加总所产生的偏误;同时，面板数据同时具有时间和截面空间的两个维度，从而分享了横截面数据和时间序列数据的优点，另外，由于具有更多的观察值，其推断的可靠性也有所增加。

动态面板数据与Eviews操作

一、数据输入

1、创建工作文档。如下图操作，在” workfile create”文本框的“workfile structure type”选择“balanced panel”,”panel specification”的”start date”和”end date”输入数据的起止期间，”wf”输入工作文档的名称，点击” OK” 即跳出新建的工作文档a界面。

2、创建新对象。操作如下图。在”new object”文本框的”type of object”选择”pool”，”name for object ”输入新对象的名称。创建成功后的界面如下面第3张图所示。

-

3、输入数据。双击”workfile”界面的

，跳出”pool”界面，输入个体。一般输入方式为

键，在跳出

如下：若上海输入_sh，北京输入_bj,…。个体输入完成后，点击该界面的

的”series list”输入变量名称，注意变量后要加问号。格式如下：y? x?。点击”OK”后，跳出数据输入界面，如下面第4张图所示。在这个界面上点击

键，即可以输入或者从

EXCEL处复制数据。

在输入数据后，记得保存数据。保存操作如下：

在跳出的“workfile save”文

动态面板数据分析算法

1. 面板数据简介

面板数据(Panel Data, Longitudinal Data )，也称为时间序列截面数据、混合数据，是指同一截面单元数据集上以不同时间段的重复观测值，是同时具有时间和截面空间两个维度的数据集合，它可以被看作是横截面数据按时间维度堆积而成。自20世纪60年代以来，计量经济学家开始关注面板数据以来，特别是近20年，随着计量经济学理论，统计方法及计量分析软件的发展，面板数据计量经济分析已经成为计量经济学研究最重要的分支之一。

面板数据越来越多地被应用到计量模型的研究中，其在实证分析中的优点是明显的：相对于只具有一个时点的横截面数据模型，面板数据包含了更多时间维度的数据，从而可以利用更多的信息来分析所研究问题的动态关系;而时间序列模型，其数据往往是由个体数据加总产生的，在实际计量分析中，在研究其动态调整行为时，由于个体差异被忽略，其估计结果有可能是有偏的，而面板数据模型能够通过截距项，捕捉到数据的动态调整过程中的个体差异，有效地减少了由于数据加总所产生的偏误;同时，面板数据同时具有时间和截面空间的两个维度，从而分享了横截面数据和时间序列数据的优点，另外，由于具有更多的观察值，其推断的可靠性也有所增加。

2012年全国中考数学选择填空解答压轴题分类解析汇编

规律性问题

一、选择题

1. （2012广东深圳3分）如图，已知：∠MON=30o，点A1、A2、A3 在射线ON上，点B1、B2、B3…．．在射线OM上，△A1B1A2. △A2B2A3、△A3B3A4……均为等边三角形，若OA1=l，则△A6B6A7 的边长为【 】

A．6 B．12 C．32 D．64 【答案】C。

【考点】分类归纳（图形的变化类），等边三角形的性质，三角形内角和定理，平行的判定和性质，含30度角的直角三角形的性质。 【分析】如图，∵△A1B1A2是等边三角形，

∴A1B1=A2B1，∠3=∠4=∠12=60°。∴∠2=120°。 ∵∠MON=30°，∴∠1=180°－120°－30°=30°。 又∵∠3=60°，∴∠5=180°－60°－30°=90°。 ∵∠MON=∠1=30°，∴OA1=A1B1=1。∴A2B1=1。 ∵△A2B2A3、△A3B3A4是等边三角形， ∴∠11=∠10=60°，∠13=60°。

∵∠4=∠12=60°，∴A1B1∥A2B2∥A3B3，B1A2∥B2A3。

∴∠1=∠6=∠7=30°，∠5=∠8=90

2012年全国中考数学选择填空解答压轴题分类解析汇编

规律性问题

一、选择题

1. （2012广东深圳3分）如图，已知：∠MON=30o，点A1、A2、A3 在射线ON上，点B1、B2、B3…．．在射线OM上，△A1B1A2. △A2B2A3、△A3B3A4……均为等边三角形，若OA1=l，则△A6B6A7 的边长为【 】

A．6 B．12 C．32 D．64 【答案】C。

【考点】分类归纳（图形的变化类），等边三角形的性质，三角形内角和定理，平行的判定和性质，含30度角的直角三角形的性质。 【分析】如图，∵△A1B1A2是等边三角形，

∴A1B1=A2B1，∠3=∠4=∠12=60°。∴∠2=120°。 ∵∠MON=30°，∴∠1=180°－120°－30°=30°。 又∵∠3=60°，∴∠5=180°－60°－30°=90°。 ∵∠MON=∠1=30°，∴OA1=A1B1=1。∴A2B1=1。 ∵△A2B2A3、△A3B3A4是等边三角形， ∴∠11=∠10=60°，∠13=60°。

∵∠4=∠12=60°，∴A1B1∥A2B2∥A3B3，B1A2∥B2A3。

∴∠1=∠6=∠7=30°，∠5=∠8=90