面板数据怎么解决内生性问题

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

蓝草咨询，快乐培训！www.bgwahaha.cn 上海蓝草企业管理咨询有限公司

创造性问题分析与解决

课程背景：

创新思维与创造性一直以来是人们及企业都在关注的问题。如何才能培养出具有创造性思维及具有创造性问题解决能力的管理者及员工呢？

本课程源自世界500强企业的课程。采用风靡西方的思维创新训练性课程，运用系统思维及专业思考分析工具及创造性分析技巧，采纳引导技术与教练技术进行教学，使得学员能够在最短的时间内迅速掌握思维创新的工具，并能够创造性的解决工作问题，提高工作绩效。 为今天工作成绩优异而努力学习，为明天事业腾飞培训学习以蓄能！是企业对员工培训的意愿，是学员参加学习培训的动力，亦是蓝草咨询孜孜不倦追求的目标。

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?蓝草咨询为实现上述目标，为培训机构、培训学员提供了

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

在谈关于锂电池涂布常见问题的解决方法之前，先说说个人对锂电池的一些想法，关于锂电池这个行业，说的有点广阔了，就说说自己的一些浅显的看法和想法吧！在这个锂电池行业做了快4年了，这是一段不停学习不停钻研的时间，这期间我学习了很多关于锂电池的相关知识，从一个门外汉慢慢摸索算是初窥门径了，因为部门原因很多东西我是不能研究的很深，只能懂些皮毛，在我看来锂电池的研发和制作甚至一些关键的岗位技术并不是想象中的那么难，难得是不肯去学不肯去钻研不愿意去了解的人，总是以为自己懂得已经够多，还有就是一些所谓的关键技术的保密性，其实只要研究一下也会懂些皮毛，但是我觉得对于需要盈利的公司来说有这些就已经做够了，因为做的电池就像生物上的杂交育种一样，是一种材料不断更替不断变化相互组合而实现与理论值最接近的一个过程，但是如何提高理论值却是与锂电池制造行业的相关材料供应商的专业饭，只有材料性能提高了，电池的理论性能才会真正提高，所谓的电池研发就是根据对客户的需求来改变电池的形状及性能，说到这里很多做技术或者职场老人肯定要批斗我这黄毛小二的肤浅，不懂什么是电池的真正内涵，我重申以上观点只是我一个刚刚对电池有点了解的人的观点，电池制作过程中的细节问题以及研发肯定是需要相关的专业

2012年全国高考模拟参考部分

数学应用性问题怎么解

陕西永寿县中学 特级教师安振平

数学应用性问题是历年高考命题的主要题型之一, 也是考生失分较多的一种题型. 高考中一般命制一道解答题和两道选择填空题.解答这类问题的要害是深刻理解题意,学会文字语言向数学的符号语言的翻译转化,这就需要建立恰当的数学模型,这当中,函数,数列,不等式，排列组合是较为常见的模型,而三角,立几,解几等模型也应在复课时引起重视.

例1某校有教职员工150人，为了丰富教工的课余生活，每天定时开放健身房和娱乐室。据调查统计，

每次去健身房的人有10%下次去娱乐室，而在娱乐室的人有20%下次去健身房.请问，随着时间的推移，去健身房的人数能否趋于稳定？

讲解: 引入字母,转化为递归数列模型.

设第n次去健身房的人数为an，去娱乐室的人数为bn，则an?bn?150.

?an?929277an?1?bn?1?an?1?(150?an?1)?an?1?30即an?an?1?30. 10101010101077(an?1?100)，于是an?100?(a1?100)()n?1 101010?an?100?即 an?100?(7)n?1?(a1?100).

?lima

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

*横截面的异方差与序列的自相关性是运用面板数据模型时可能遇到的最为常见的问题，此时运用OLS可能会产生结果失真。 因此为了消除影响，

对我国东、中、西部地区的分析将采用不相关回归方法( SeeminglyUnrelated Regression, SUR)来估计方程。

而对于全国范围内的估计来说，由于横截面个数大于时序个数，所以采用截面加权估计法(Cross SectionWeights, CSW) 。

*一般而言，面板数据可用固定效应(fixed effect) 和随机效应(random effect) 估计方法, 即如果选择固定效应模型,则利用虚拟变量最小二乘法(LSDV) 进行估计;

如果选择随机效应模型,则利用可行的广义最小二乘法(FGLS) 进行估计(Greene ,2000) 。它可以极大限度地利用面板数据的优点,尽量减少估计误差。

至于究竟是采用固定效应还是随机效应,则要看Hausman 检验的结果。

*单位根检验：

在进行时间序列的分析时。研究者为了避免伪回归问题。会通过单位根检验对数据平稳性进行判断。

但对于面板数据则较少关注。随着面板数据在经济领域应用,对面板数据单位根的检验也逐渐引起重视。面板数据单位根的检验主要有L

一、我对几种面板数据模型的理解

1 混合效应模型 pooled model

就是所有的省份，都是相同，即同一个方程 ，截距项和斜率项都相同

yit=c+bxit+?it c 与b 都是常数

2 固定效应模型fixed-effect model 和随机效应模型random-effects model 就是所有省份，既有相同的部分，即斜率项都相同；也有不同的部分，即截距项不同。

2.1 固定效应模型 fixed-effect model

yit=ai+bxit+?it cov(ci,xit)≠0

固定效应方程隐含着跨组差异可以用常数项的不同刻画。每个ai都被视为未知的待估参数。xit中任何不随时间推移而变化的变量都会模拟因个体而已的常数项

2.2 随机效应模型 random-effects model

yit=a+ui+bxit+?it cov(a+ui,xit)=0

A是一个常数项，是不可观察差异性的均值，ui为第i个观察的随机差异性，不随时间变化。

3 变系数模型Variable Coefficient Models(变系数也分固定效应和随机效应) 每一个组，都采用一个方程

怎么解决SCI写不好的问题

　　对每个提交SCI文章的作者而言，顺利见刊是最终的目标，也是最初的期望。但是想要顺利见刊却不像我们想象中那么容易。首先你要先把SCI写好。那么，对于SCI的写作问题，我们应该怎么解决呢?

　　1

　　SCI论文写作前大量阅读英文文献

　　首先，我们需要解决的第一个问题便是读什么文献?读哪些文献?

　　读文献，需要读经典的专业基础、概述论文，及5-10篇左右读新的高质量的专业论文。首先找专业领域中好的会议、期刊;访问专业领域有名实验室、研究员主页，关注其发表论文方向及内容。开始查到的文献可谓面面俱到，良莠不齐。在查到一些后就该阅读一下，选择有分量的杂志文献，其他刨除。然后再选择最切题的几篇，重视其参考文献，而多篇中反复出现的，则是此领域的经典，一定要搞到哦。这既所谓的“滚雪球”法。如果是要撰写SCI论文，则更要注重外文文献的阅读，特别是要投递期刊的文献。

　　其次，初看文献，我们应该从以下步骤入手：

　　1.先通读各个小标题，也就是results部分，弄清楚文章的思路和内在联系。

　　2. 看每个小标题对应的结果图和图注，了解文章通过什么手段来验证科学假设，不明白的地方进行标记。

　　3. 最后再把全文通读，