Stata에서 계측 된 상호 작용 항으로 도구 변수 회귀 분석을 수행하는 방법은 무엇입니까?

Stata 구문에 약간의 문제가 있습니다. 다음과 같은 회귀 분석을 수행해야합니다.

y = a x + b z + c (x z) + e

$y = ax + bz + c(xz) + e$

여기서 와 모두 계측되고 상호 작용 항 는 계측 된 및 값을 사용합니다 . $x$ $z$ $xz$ $x$ $z$

및 대해 예측 된 값을 생성하고 이를 회귀 변수로 사용하면 잘못된 표준 오류가 발생합니다. $x$ $z$

편집 : 또한 계측 된 변수 중 하나와 상호 작용 항에있는 계측 된 변수 중 하나만 사용하여 유사한 회귀 분석을 수행해야합니다.

stata interaction instrumental-variables

— 미로
소스

이것은 때때로 Statalist에 나타나는 질문입니다. 저 작성하자 와 대신 및 (문헌에서 일반적으로 내인성 변수보다는 악기를 위해 예약)하고 있도록 . 그러면 모델은 다음과 같이됩니다. . 세 개의 내생 변수가 있습니다. 및 유효한 기기 인 두 개의 변수 및 가 있다고 가정하면 유효한 기기 는 $x_{1}$ $x_{2}$ $x$ $z$ $z$ $x_3 = x_1 \cdot x_2$

y = a x_{1} + b x_{2} + c x_{3} + e

$y = ax_1 + bx_2 + cx_3 + e$

z_{1}

$z_1$

z_{2}

$z_2$

x_{1}

$x_1$

x_{2}

$x_2$

x_{3}

$x_3$

z_{3} = z_{1} \cdot z_{2}

$z_3 = z_1 \cdot z_2$ . Stata에서는 해당 상호 작용을 생성하고 ivreg2예를 들어 적절한 추정 명령에 사용하는 것이 간단 합니다.

둘 이상의 내인성 변수가있는 모델은 해석하기 어려울 수 있으며 동시에 두 가지 인과 관계 질문을 처리하는 이유에 대한 질문에 직면 할 수도 있습니다. 이 문제는 Angrist와 Pischke 의 대부분 무해한 계량 경제 블로그 에서 논의되었습니다 .

두 번째 문제는 경우에 유사한 곳을 내인성 (인터랙트 ) 및 (외인성 변수 타입의 모델) 경우 이고 유효한 기기 위한 , 다음에 유효한 악기 인 . 이 절차는 Statalist 에서 제안되었습니다 . 나는 하나의 링크를 제공하지만 이것에 대해 더 많은 토론이 있습니다 (대부분 검색 할 때 Google에 팝업됩니다 : "두 내생 변수"의 상호 작용). $x$ $w$

y = a x + b w + c (x \cdot w) + e

$y = ax + bw + c(x\cdot w) + e$

z

$z$

x

$x$

(x \cdot w)

$(x\cdot w)$

(z \cdot w)

$(z\cdot w)$

— 앤디
소스