什么是内生性

就是数学方程里面的自变量 和参数的关系,前者是内生变量,后者是外生变量；参数和自变量的运算法则决 定了函数的运行机制,而参数的变化会对自变量的变化产生作用,这就是外生变量的变动会影响内生变量的变化.也正是经济学中要讨论的问题.我是这样理解的

不知道你所谓的内生性是啥意思？ 什么语言？

截面模型一定存在内生性。模型存在内生性问题的原因：首先检验解释变量内生性，使用工具变量法的前提是存在内生解释变量如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。进行回归分析需要了解每个自变量对因变量的单纯效应，多重共线性就是说自变量间存在某种函数关系，如果两个自变量间（X1和X2）存在函数关系，那么X1改变一个单位时，X2也会相应地改变。此时无法做到固定其他条件，单独考查X1对因变量Y的作用，你所观察到的X1的效应总是混杂了X2的作用，这就造成了分析误差，使得对自变量效应的分析不准确，所以做回归分析时需要排除多重共线性的影响。截面：截面定义为垂直于梁的轴向的截面形状。ANSYS提供了有11种常用截面形状的梁横截面库，并支持用户自定义截面形状。当定义了一个横截面时，ANSYS建立一个9结点的数值模型来确定梁的截面特性并求解泊松方程得到弯曲特征。计算的横截面特性：横截面和用户自定义截面网格划分将存储在横截面库文件中。可以用LATT命令将梁横截面属性赋给线实体。横截面的特性将在用BEAM188或BEAM189对该线划分网格时包含进去。以上内容参考：百度百科--截面

计量经济学内生性的意思是指影响经济的变量是其决定性的，是主要的经济变量，如需求理论中的价格因素。计量经济学外生性是指经济中的变量起次要的作用，比如需求理论中的偏好、预期等。存在内生性即是指经济变量之间是相互其决定作用的。产生于经济模型内部的变量就是内生变量，内生变量之间往往相互影响，即体现互为变量与函数的关系；而外生变量来自于模型之外，往往是一些参数系数之类的，不会从模型内部得到。内生变量解决的问题是自足性的，外生变量依靠模型本省是回答不了的，要借助外部数据。货币内生性指的是货币供应量是在一个经济体系内部由多种因素和主体共同决定的，中央银行只是其中的一部分，因此，并不能单独决定货币供应量。经济学的介绍：经济学专业为普通高等学校本科专业，属经济学类专业，基本修业年限为四年，授予经济学学士学位。该专业以理论经济学为主，兼有应用经济学的属性，也具有很强的应用性与实践性;旨在培养出具有扎实的专业基础知识和基本理论，以及有国际视野和创新创业能力的高素质经济学专门人才。经济学是现代的一个独立学科，是关于经济发展规律的科学。从1776年亚当·斯密的《国富论》开始奠基，现代经济学经历了200多年的发展，已经有宏观经济学、微观经济学、政治经济学等众多专业方向，并应用于各垂直领域，指导人类财富积累与创造。

内生性问题就是指在婴儿出生之后，在他的生长发育过程中，会出现的一些问题，例如说，孩子的语言发育迟缓或者是有一些孩子的行为问题，都属于内生性问题的范畴，这种情况下，我们就需要去医院做一下相关的检查，看是否有一些脑损伤的情况存在，如果有的话，就需要及时的给予纠正和治疗，这个问题就可以迎刃而解了，但是有一些问题可能是因为家庭的原因，比如说父母在孩子的成长过程中，过分的溺爱孩子，这样的话，孩子的行为问题可能就会越来越严重，这个时候，父母可以考虑带孩子去做一下心理方面的咨询，或者是去看一些心理医生，这样的话也是有一定的帮助的，希望能够帮到你，祝你和你的孩子身体健康，全家幸福！

y为被解释变量，x1为自变量，或者解释变量，也即“因变量”。大写的 X 为外生控制项向量( 也即一组假定为外生的其他控制变量，例如年龄、性别等等) ，ε则为误差项。如果ε与x1不相关，那么我们可以利用OLS 模型对方程进行无偏估计。然而，如果一个重要变量x2被模型遗漏了，且x1和x2也相关，那么对β1的OLS 估计值就必然是有偏的。此时，x1被称作“内生”的解释变量，这就是 “内生性”问题。 如果存在内生性，则称解释变量为 “内生变量”（endogenous variable）；反之，则称为 “外生变量”（exogenous variable）。内生性的严重后果是使得 OLS估计量不一致（inconsistent），即无论样本容量多大，OLS 估计量也不会收敛至真实的参数值 。 在计量经济学中，把所有与扰动项相关的解释变量都称为“内生变量”。这与一般经济学理论中的定义有所不同。1.与误差项相关的变量称为内生变量(endogenous variable)。2.与误差项不相关的变量称为外生变量(exogenous variable)。 即X影响Y，但Y也同时影响X。 例如：创业与幸福的关系：到底是创业者更幸福还是幸福的人更愿意去创业 若在模型设定中，某些不可观测的变量或重要变量被忽略，但它同时影响X与Y，也会导致内生性问题，即产生了因忽略变量导致的内生性问题。 例如：“吃冰激凌”会导致“溺亡”？ x是“吃冰激凌”人数，y是“溺亡”人数。如果把二者进行回归会发现高度的显著性。显然，“吃冰激凌”是不会导致“溺亡”。这种估计的偏误主要是模型中遗漏了一个重要的因素，那就是温度。温度升高时，游泳的人数会变多且溺亡人数上升，同时吃冰激凌的人也增多。也就是说温度是共同影响“吃冰激凌人数”与“溺亡人数”的重要变量，如果模型在中遗漏温度变量，则导致结果出现严重的偏误。 解释变量X的测量误差与X相关，该测量误差又被合并到误差项中。因此，X具有内生性问题。 工具变量的思想其实很简单。虽然内生变量是 “坏” 的变量（与扰动项相关），但仍可能有 “好” 的部分（与扰动项不相关的部分），正如坏人通常也有好的一面。如果能将内生变量分解为内生部分与外生部分之和，则可能使用其外生部分得到一致估计。 而要实现这种分离，通常需要借助另一变量，即 “工具变量”（Instrumental Variable，简记 IV），因为它起着工具性的作用。 工具变量要与扰动项不相关，也被称为“排他性约束或工具变量的效度( validity)。工具变量要能够帮助内生变量分离出一个外生部分，则工具变量自身必须是 “干净”的，即满足 “外生性”（ 与扰动项不相关）。这里的外生性意味着工具变量影响被解释变量的唯一渠道是通过与其相关的内生解释变量，它排除了所有其他的可能影响渠道。 工具变量要与内生解释变量高度相关，即工具变量影响内生解释变量的力度( powerful condition要大。也就是说，Cov(X，Z)要大。 所谓“内生性检验”说的是你的模型中是否存在内生性问题。原假设是不存在内生性问题，即，你所怀疑的内生变量与干扰项不相关。从结果来看，无法拒绝原假设，即，不存在内生性问题。如果是这样的，后续的检验可能就不需要了，之际做 OLS 即可，它更为有效。 所谓“过度识别检验”说的是，你的工具变量与干扰项不相关，这是保证工具变量合理性的另一个要求。原假设是所有的工具变量与干扰项都不相关。从 Sargan 结果来看，无法拒绝原假设，表明不存在过度识别问题。 所谓“弱工具变量检验”说的是，你所选择的一系列工具变量是否与内生变量之间有足够的相关性。原假设是：工具变量与内生变量不相关。从你的结果来看，拒绝了这个原假设，意味着你选的工具变量与内生变量有统计上显著的相关性。 https://bbs.pinggu.org/thread-4790089-3-1.html 企业数字化、专用知识与组织授权

解释变量内生性检验 首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为...

统计学层次分析法（AHP）本身不会产生内生性变量问题，因为它是一种多层次决策分析方法，通过对几个因素进行比较来确定最终的决策。但是，在应用AHP时使用的数据可能存在内生性，例如，某些因素可能受其他因素的影响，这可能会导致结果偏差。因此，在应用AHP时，需要注意数据的来源和质量，并确保所使用的变量之间不存在内生性。

视频： https://www.bilibili.com/video/BV13J41177sA?spm_id_from=333.999.0.0 内生性：随机变量与随机扰动项相关 如果一个变量Z满足以下条件，就叫做工具变量IV，能够通过Z得到Y的无偏估计，解决内生性的问题。 2SLS：2-stage Least Squares

事实上，仅仅为了解决内生性问题，并不需要我们对内生性问题的缘起有很深入的理解。对于应用型的实证研究而言，我们只需要掌握解决内生性问题的具体方案即可。内生性问题的解决方案一共四种，理论上来讲，这四种方案应对内生性问题都很有效。但于我个人而言，我对四种方法的评价是有高低的，由高到低分别介绍如下。1.自然实验法所谓自然实验，就是发生了某些外部突发事件，使得研究对象仿佛被随机分成了实验组或控制组。这是我最喜欢的方法，只是自然实验需要寻找一个事件，并且这个事件只影响解释变量而不影响被解释变量。遇着这种事件是一种缘分，还要能识别出来，这对学者的眼光也是一种挑战。有很多文章声称使用了自然实验，但严格来讲，并没有做到对研究对象进行了随机分组。虽然如此，我对此类文章仍然很是喜欢。2.双重差分法Difference-in-Difference （DID）一般称为双重差分法，或倍差法。倘若出现了一次外部冲击，这次冲击影响了一部分样本，对另一部分样本则无影响，而我们想看一下这次外部冲击到底有何影响，双重差分法就是用来研究这次冲击的净效应的。其基本思想是，将受冲击的样本视作实验组，再按照一定标准在未受冲击的样本中寻求与实验组匹配的对照组，而后做差，做差剩下来的便是这次冲击的净效应。双重差分法实际上是固定效应的一个变种，差分的过程实际上是排除固定效应的过程。ZERA在《计量论文写作和发表的黑客教程》有一个非常简明风趣的举例，我转述于此，以飨读者。“大家都知道买房子靠不靠学校医院等设施还是有很大差别的。但是，影响房价的因素又不止学区那么简单。学校旁边的学区房价格上升，难道一定是学区房因素导致的吗？现在我们要使用双重差分法检验一个假设：学区房因素导致房价上升。差分再差分，这个方法要凑效的秘诀是：学区房因素发生变化，而其他因素基本维持不变。例如教育管理机构重新划分学区，一个著名小学突然在某个没学校的地方建分校，或者一个著名小学搬迁，这些因素导致房子是否属于学区房发生了变化。以建分校为例。建校后周围一片区域A的房子都属于学区房，这个区域以外附近区域(B)的其他房子就不算该校学区房。然后收集建校前后两个时间点上、A和B区域房价的数据。所谓的差分再差分法，就是：A区域两个时间点上的平均房价差距 - B区域两时间点上的平均房价差距 = d，这个d就是建校对房价的影响了。d是两个差距之间的差距，所以才叫做差分再差分。用计量回归把这个d给估计出来，是有办法的：P= b0 + b1*Da +b2*Dt + d*(Da*Dt) + Xb + eP是房价，Da是虚拟变量，在区域A则为1，否则为0， Dt是时间虚拟变量，建校后为1，建校前为0。 STATA一跑，就把d估计出来了。为什么d可以如此表示？自己思考一下啦。实在想不出来，Wooldridge的书上有精确严格的解释。这里给出一个直观的粗略解释：北京所有区域的房价每个月都在上升，因此需要控制这部分因素，这就是时间因素Dt；区域不同自然也有差别，需要控制区域位置因素，这就是Da，这就控制了即使不建校也存在的差距；控制住其他因素X，那么剩下的Da*Dt就是建校带来的房价提升效应了。这下明白了哦。”当然，如果你想看到更学术化的探讨，可以参考2015年第7期《数量经济技术经济研究》所刊文章《国内双重差分法的研究现状与潜在问题》。3.工具变量法这是一种处理内生性问题的经典方法，或者说被滥用最严重的方法。这种方法相信大家都已经学过，就是找到一个变量和内生解释变量相关，但是和随机扰动项不相关。在OLS的框架下同时有多个工具变量（IV），这些工具变量被称为two stage least squares (2SLS) estimator。具体的说，这种方法是找到影响内生变量的外生变量，连同其他已有的外生变量一起回归，得到内生变量的估计值，以此作为IV，放到原来的回归方程中进行回归。工具变量法最大的问题是满足研究条件的工具变量难以找到，而不合乎条件的工具变量只能带来更严重的估计问题。当然，我确实见过非常精巧的工具变量，譬如，殖民地时代的死亡率。4. 动态面板回归法基本思想是将解释变量和被解释变量的滞后项作为工具变量（IV）。其实，我是不认可这种处理方法，除非万不得已，我不推荐这种方法，我也不太相信这种方法能真正缓解内生性问题。可是，确实很多人都在用。算了，不多说了。

"内生变量，就是1个理论或模型所要说明解释的变量。就好比你要说明充分就业与通胀之间的关系，就业各通胀就是内生变量，而其它他假定不变的因素，如，劳动者的数量，市场结构等等。你可以内生变量理解为函数关系的未知数，x ,y 外生变量就是各个常数参数a, b 。"

转换自变量因变量能测试内生性问题。自变量与因变量可通过变量变换而转化成线性模型，因变量与自变量理论上有内生性，把因变量和自变量对调，重新建立单方程模型，回归结果显示们之间的关系不显著。

来源主要是:遗漏相关变量、解释变量有测量误差、双向因果关系；解决方法:工具变量法

解释变量内生性检验 首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。

增加控制变量可以降低内生性变化是控制参数偏差。根据查询相关公开信息，控制变量与因变量可能存在互为因果关系（内生性问题），会导致关键解释变量参数估计出现偏误。

y的条件方差都是一样的（即同方差假设）。在给定的x值下，其变化程度也可大可小（即y有方差）。至于y的条件方差，因为这时有多个固定相同的x值），此时才可以通过多个样本点来估计一个相同的方差，y值可能忽高忽低（即y是随机变量），回归的思想就是先抓住x回归模型的本意是给定x值，然后预测（或估计）y的条件均值，在只有一个固定的x值下是无法估计的（在重复测量样本下也许可以做到，然后进行各种t检验，然后观察y将如何变化，但其条件均值是可以通过回归方法来估计的。通俗一点说，所以只好简单地假设对于任何给定的x、f检验

不是。内生性不是自相关，这是两个不同的概念，只不过内生性的概念跟内生变量的概念息息相关。而内生变量这一概念的兴起又跟社会科学的模型化和系统化密不可分。

VAR模型:又称向量自回归模型,不需要太多的经济理论假设,无需确定变量的内生性或外生性,根据KISS原则选取最优滞后阶数,估计简单,预测较好

内生性问题指的是解释变量与随机干扰项之间的相关性问题，多重共线性问题指的是解释变量之间的相关性问题

首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。reg ldi lofdiestimates store olsxtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)estimates store ivhausman iv ols

首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。reg ldi lofdiestimates store olsxtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)estimates store ivhausman iv ols

解释变量内生性检验 首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为...

内生变量是指与误差项相关的解释变量。对应还有一个术语叫‘外生变量"，是指与误差项不相关的解释变量。产生内生性问题的原因通常在三类，分别说明如下：内生性问题的判断上，通常是使用Durbin-Wu-Hausman检验（SPSSAU在两阶段最小二乘回归结果中默认输出），当然很多时候会结合自身理论知识和直观专业性判断是否存在内生性问题。如果假定存在内生性问题时，直接使用两阶段最小二乘回归或者GMM估计即可。一般不建议完全依照检验进行判断是否存在内生性，结合检验和专业理论知识综合判断较为可取。内生性问题的解决上，通常使用工具变量法，其基本思想在于选取这样一类变量（工具变量），它们的特征为：工具变量与内生变量有着相关(如果相关性很低则称为弱工具变量)，但是工具变量与被解释变量基本没有相关关系。寻找适合的工具变量是一件困难的事情，解决内生性问题时，大量的工作用于寻找适合的工具变量。关于引入工具变量的个数上，有如下说明：过度识别和恰好识别是可以接受的，但不可识别这种情况无法进行建模，似想用一个工具变量去标识两个内生变量，这是不可以的。另需要提示，如果是恰好识别状态下是无法进行Durbin-Wu-Hausman检验。工具变量引入时，有时还需要对工具变量外生性进行检验（过度识别检验），针对工具变量外生性检验上，SPSSAU默认提供Sargan检验和Basmann检验。TSLS是用于解决内生性问题的一种方法，除TSLS外还可使用GMM估计。两阶段最小二乘法的原理上，其将估计分成两个步骤（阶段）回归。如下表格说明：第一阶段回归结果为中间过程值，SPSSAU默认没有输出；第二阶段回归结果为最终结果值。特别提示：内生性问题涉及以下几点：分别是内生变量判断（Durbin-Wu-Hausman检验和理论判断）、内生性问题的解决（两阶段最小二乘回归TSLS或GMM）、工具变量引入后过度识别检验（Sargan检验和Basmann检验）等。如果在理论上认为可能某解释变量可能为内生变量，那么直接进行TSLS回归即可。

会，在有相关关系的两个变量中，如果明确说明了一个变量的变化引起另一个变量的变化，那么这种关系就可以称作因果关系。所谓因果关系就是“因x的变化导致了y的变化”。因果关系必须符合三个条件：（1）x和y有相关关系；（2）x、y之间的关系不是由其他因素形成的；（3）x的变化在时间上先于y的变化。例如，如果说“社会整合程度影响越轨行为”，那么，首先“社会整合（社会组织中一个人与大多数人相结合的程度）与“越轨行为（偏离或违反社会规范的行为）之间是相关的，它们共同起变化。其次，假如控制其它可能与“越轨行为”相关的因素（如社会经济地位、年龄、性别等），“社会整合”与“越轨行为”也仍然是相关的。最后，在时间上“社会整合”的变化先于“越轨行为”的出现，由此可以认为这种关系是因果关系

首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。reg ldi lofdiestimates store olsxtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)estimates store ivhausman iv ols

固定效应会导致模型存在内生性问题的原因：首先检验解释变量内生性，使用工具变量法的前提是存在内生解释变量如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。进行回归分析需要了解每个自变量对因变量的单纯效应，多重共线性就是说自变量间存在某种函数关系，如果两个自变量间（X1和X2）存在函数关系，那么X1改变一个单位时，X2也会相应地改变。此时无法做到固定其他条件，单独考查X1对因变量Y的作用，你所观察到的X1的效应总是混杂了X2的作用，这就造成了分析误差，使得对自变量效应的分析不准确，所以做回归分析时需要排除多重共线性的影响。项目摘要面板数据分析和半参数模型是近年来统计学的两个热点研究问题，在计量经济学、生物医学等领域具有广阔的应用背景。面板数据半参数固定效应模型不仅综合了参数模型和非参数模型的优点，而且通过引入个体和时间固定效应进一步刻画了数据自身的差异性，从而可以更好地拟合实际问题。

　　[1]李选芒. 论我国货币供给的内生性和外生性. 陕西工学院学报. 2003年第3期　　[2]杨绍成. 我国货币供给内生性研究. 2005年　　[3]田 华. 我国货币供给内生性的理论分析与实证检验.2002年　　[4]崔建军. 货币供给的性质内生抑或外生. 经济学学家. 2005年第3期　　中国对于货币供应量的研究起步较晚，货币供给内生性的理论主要有两种观点：（1）中国货币供应量是非完全外生性的，货币供应量的周期性变动主要受公众需求变化的影响，而不是来自货币当局或银行系统，但同时中央银行对货币供应量控制能力较强 (邵春梅，2001)。（2）中国经济生活中存在着货币供给的“倒逼机制”，所以中国货币供应量具有很强的内生性(冯玉明等，1999)。　　国内的货币供给内生性实践主要有：（1）2001年，学者万解秋、徐涛在其著作中论及我国在20世纪90年代后半期出现的通货紧缩：如果按照货币外生供给理论，中央银行通过增加货币供给就可以刺激经济增长，我国事实上也采用了扩张性的货币政策，但是却没有能够解决通货紧缩的难题，最后被迫使用了强烈的扩张性财政政策。说明了我国货币供给的内生性。（2）2002年，学者舒元、王曦利用协整和格兰杰因果检验对改革开放以来的数据进行研究发现，中国货币供应具有较强的内生性。

做个自相关分析就可以啦

11.0的Stata版本是可以运行Roodman的cmp，只要您已经findit cmp即可，要对该指令有更进一步理解，请看Stata Journal 2011 第二期，Roodman的paper在那有介绍cmp。如果您使用cmp来处理oprobit的内生问题，且内生变量是连续，那么cmp是用工具变数法来解决的，help cmp可以看到帮助文件内容，即"IV-oprobit"如果您要演练请cmp setupwebuse laborsup, clearcmp (kids = fem_educ) (fem_educ = fem_work), ind(cmpoprobitcmp_cont) tech(dfp) nolr而kids即生小孩数目可能，fem_educ即内生变量也就是受教育年数为连续，而fem_work就是工具变量罗除了上述的工具变数法，另一个方法是Control function approach

内生性

我也不确定，还是看看专业人士怎么说。

在Stata中，可以使用Hausman检验和Durbin-Wu-Hausman（DWH）检验来检验内生性问题。1、Hausman检验：在执行固定效应模型（FE) 和随机效应模型（RE) 之前，可以使用hausman命令来进行检验。该检验的零假设是随机效应模型是一致且有效的，即不存在内生性问题。如果p值小于0.05，则拒绝零假设，表示存在内生性问题，需要使用固定效应模型。2、DWH检验：执行回归后，先存储随机效应估计量和固定效应估计量，然后使用estimates store命令。接着，使用predict reghdfehat、predict xtfehat分别生成随机效应估计量和固定效应估计量的预测值。最后，使用dwatson2命令进行检验。该检验的零假设是随机效应模型是一致且有效的。如果p值小于0.05，则拒绝零假设，表示存在内生性问题，需要使用固定效应模型。内生性的问题通常由以下三个原因产生：1、遗漏重要的解释变量，虽然也可加入被解释变量的滞后项，但结果可能不精准而产生其他的问题。而可以从其中主要是由于存在自选择和公司异质性的两个问题入手，对于自选择可以选择Heckman两阶段检验，而对于异质性则可以采取公司固定效应。但需要注意公司固定效应只能控制公司随时间不变的变量，却不能控制动态变化的变量。2、变量之间实际上是属于联立方程、互相影响的关系，不是单纯的因果关系，可采取工具变量法解决。3、测量误差，也可采取工具变量法。

内生性是豪斯曼检验的结果。豪斯曼检验是在工具变量合理的前提下，检验怀疑的内生变量是否有内生性。豪斯曼内生性检验，用以检测ols模型和工具变量模型之间是否存在系统性差异。

那是因为本来各种各样的问题，就是存在的，而这个问题的话，它本身就是存在的，所以就会有人去关注他

固定效应模型固定效应模型在一定程度上可以缓解内生性。因为使用固定效应模型的原因是存在个体效应、时间效应与解释变量相关。此时如果不用固定效应模型，这些个体、时间影响就会溜到扰动项中，就产生了内生性问题。

算。内生性问题，是指解释变量x和残差项u之间存在相关性，和稳健性检验都放在基准回归后面，主要就是为了说明实证结果的稳健性，让自己信服，当然更重要的是要让审稿人和读者信服，算回归分析。

=a + bx +u, x如果有内生性，则需要找一个工具变量z。 理论上来说，工具变量Z必须与残差项U不相关，与被工具的变量X相关。但是x与u是相关的。

技术方面就是 SQL，主要学习数据库语言的增删查改， 建议从mysql入手，主要学习关系数据库管理系统，主要学习单表查询以及多表查询，利用数据库进行简单的分析

解释变量内生性检验 首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。

目的不同、应用领域不同。1、目的：诊断性检验的主要目的在于发现经济模型中可能存在的问题，消除模型的局限性，提高模型的预测能力，内生性检验的目的在于解决因变量和自变量之间的内在关系，避免由于内生性问题造成推断结果的偏误。2、应用：诊断性检验广泛应用于计量经济学的各个领域，如宏观经济学、微观经济学和产业经济学等，内生性检验则主要应用于区分因果关系的研究中，如教育政策评估、就业与收入的关系等。

目标与内容的不同、应用领域的不同等。1、目标与内容的不同，稳健性检验主要关注对数据中存在异常值、离群点或模型假设不满足等情况的鲁棒性，而内生性检验主要关注在经济模型中存在内生性问题，即因果关系的反向性或模型中存在遗漏变量等问题。2、应用领域的不同，稳健性检验广泛应用于经济学和统计学中，特别是在处理具有异常值或非正态分布的数据时，而内生性检验主要应用于经济学中的因果推断和处理内生性问题的研究。

在我认知范围内，多重共线性问题一直不是计量里的什么大问题，回归之前看看各变量之间的相关系数基本就可以确定是否需要进一步检验了，线性相关性比较高，那就直接剔除吧！异方差检验我也没有做过，我一般直接就用稳健标准差，从来不用一般标准差！至于自相关检验这个问题也是没有做过的！我认为做什么检验和文章关系比较大！我做过一篇FDI的文章，里面采用FDI存量数据，存量数据肯定有很强自相关性，于是我就采用动态面板估计了，后来经过几个模型的比对发现，FDI存量的自相关性对回归结果影响很小。计量实证还是应该为自己的思想服务，检验越多、方法越复杂不见得就一定是好事！

一、写论文没思路的时候怎么办？ 　　1.思考一下你对自己的题目所指向的写作方向是否熟悉，自己有这方面的知识储备或者独到见解吗？ 　　2.多读参考文献，多去找一些参考资料。可以是题目相近的论文文献，也可以是有关的媒体信息。 　　3.多思考，你要研究的是什么问题？可以根据那些理论？甚至可以先去查一下你论文的关键字，概念是怎么界定的？你写一个问题，他的发展历程什么样？慢慢地去挖掘你想要研究什么，将你要怎么研究的思路捋清楚，一步一步来。 　 　二、写论文没思路的时候怎么办——写作步骤 　　1.引言部分主要交代选题的背景，研究的意义与价值，该文章的边际贡献（也就是创新点），文章主要发现（得出的结论）以及接下来论文的章节安排。 　　2.文献综述部分是对前人研究该方向的一个总结。切记，文献综述不是论文的简单堆砌！文献综述是按照一定逻辑整理的前人的研究，比如按时间顺序、中外文献以及按照变量等等，可以多篇文献合并综述。当我们看完一篇又一篇的文献后，终于要开始写文献综述的时候，发现前面看过的文献大多已被遗忘，然后once again，时间就这样被浪费了，那文献看过就忘怎么办呢？做笔记做笔记做笔记！重要的事情说三遍。做笔记有方法，不是简单的复制粘贴。把每篇文献的逻辑、创新点、模型、数据以及数据来源、机制等根据自己的目的进行整理。可以做一个表格，如下： 　　3.在实证策略中，主要写自己的变量、数据来源以及模型。模型可以是固定效应模型，或者多元回归，主要根据经济学理论设立自己的模型等等。 　　4.写完实证策略，在实证部分报告回归结果并进行分析。同时，在这一part，还应该阐明自己是否已经解决了三大内生性问题，并对模型进行稳健性检验。此外，为了深入分析问题，也可以加上异质性分析。 　　三大内生性问题：遗漏变量偏误、测量误差与数据缺失、双向因果问题。内生性问题可以运用工具变量的方法进行修正。 　　稳健性检验：稳健性检验考察的是评价方法和指标解释能力的强壮性，也就是当改变某些参数时，评价方法和指标是否仍然对评价结果保持一个比较一致、稳定的解释。通俗些，就是改变某个特定的参数，进行重复的实验，来观察实证结果是否随着参数设定的改变而发生变化，如果改变参数设定以后，结果发现符号和显著性发生了改变，说明不是稳健性的，需要寻找问题的所在。在实证中，我们可以通过替换变量，缩尾等方法检验模型的稳健性。 　　异质性分析：比如研究教育程度对工资的影响。那么异质性分析可以分析教育程度对工资的影响在男女之间的差异。异质性分析可以通过分样本进行回归（比如分为男性样本和女性样本，然后分别进行回归）。 　　5.第六部分是机制分析。比如论文选题是A对B的影响，那么A影响B的途径就是机制分析，这部分主要围绕A是通过怎样的途径如何影响B的展开。该部分大多论文也是进行实证的检验。最后一部分是该文获得的结论。 　　6.摘要是完成整篇论文后最后撰写的部分。这一部分是整个论文的精华，要将整篇论文浓缩成200-300字左右，所以摘要是很重要的，相当于论文的门面。门面没写好，怎么能让读者深入了解你的论文呢。所以，摘要需要概括整篇文章的核心，创新以及文章中心结论，让读的人一读就懂，并且有兴趣继续读下去，这才是一个好的摘要。

可用来做模型丢失变量的检验、变量内生性检验、模型形式设定检验、模型嵌套检验、建模顺序检验等。 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。

工具变量法是：某一个变量与模型中内生解释变量高度相关，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的一个一致估计量。作为工具变量，必须满足下述四个条件：（1）与所替的内生解释变量高度相关；（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：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。在回归模型中，当解释变量与误差项存在相关性（内生性问题），使用工具变量法能够得到一致的估计量。内生性问题一般产生于被忽略变量问题或者测量误差问题。当内生性问题出现时，常见的线性回归模型会出现不一致的估计量。此时，如果存在工具变量，那么人们仍然可以得到一致的估计量。参考资料来源：百度百科——工具变量法

理所当然的意思： [lǐsuǒdāngrán] 从道理上说应当这样。 理所当然百科解释： 理所当然，成语，读作“lǐsuǒdāngrán”，意思是道理当然是这样的，义为情理之中发生的，合乎情理的，不容怀疑。出自隋·王通《文中子·魏相篇》。另指希腊著名的诗人奥德修斯·埃利蒂斯写的同名图书。 理所当然的详细解释： 理所当然 [lǐ suǒ dāng rán] 当然：应当如此。按道理应当这样。 善者福而恶者祸，～。 ◎明·赵弼《续东窗事犯传》 理所当然的近义词： 金科玉律，理当如此，理所必然，理之当然，顺理成章，义不容辞，不容置疑，天经地义 理所当然的反义词： 不以为然，荒谬绝伦，岂有此理，毫不在意 理所当然的出处： 隋·王通《文中子·魏相篇》：“非辩也；理当然耳。” 理所当然造句： 1、我们是班级干部，理所当然应该以身作则。 2、香港是中国领土，收回香港主权是理所当然的事。 3、阁下既无知人之明，现被众叛亲离，也属理所当然！ 4、他为人民做了好事，人民爱戴他是理所当然的。 5、他出任行长是理所当然的事。 6、他从副署长升任署长，正是水到渠成，理所当然。 7、多劳多得，少劳少得，这是理所当然的。 8、我们选信得过的人当代表，是理所当然的。 9、太阳每天从东边升起是理所当然的，不足为奇。 10、你是主持人，理所当然要先讲几句话。 11、每当你觉得爱情即将理所当然步入永恒的时候，实际上恰恰是危机来临的暴风前夜。所以，情侣交往最忌讳的事，就是把爱情的存在当成理所当然的事。 12、是因为很多人没有感恩的心态，会把男人的好当做理所当然，一点也不珍惜。会觉得不容易得到的，才是最好的。 13、他的错误言论，理所当然地受到同学们的严肃批评。 14、我们理所当然的享受着父母的爱，却从没想过去回报他们。我们应该用自己真挚的内心，用行动为父母带来快乐。 15、可是大人们的梦想却不一样。本来或许应该能实现的，这时候却不再那麽自信了。小的时候人们都讨厌平凡，可是长大后却努力想实现平凡。以前认为理所当然的事情，现在却梦寐以求。 16、崇拜偶像是人的一大特点。特别是青少年，有时候甚至认为东施效颦也是理所当然的。 17、如果决意去做一件事了，就不要再问别人值不值得。心甘情愿才能理所当然，理所当然才会义无反顾。 18、不要认为父母永远照顾我们是件理所当然的是。 19、时间本就能改变很多东西，让原本的匪夷所思成为理所当然。 20、台湾是中国领土不可分割的一部分，理所当然应该回归祖国。

　　想当然造句： 　　1、既不要想当然地对待你的生活，也不要忽视它的存在。 　　2、在网络开发的世界里，人们很容易想当然地以为所有可用的信息、脚本、程序、平台就是免费的。 　　3、他没有像我们许多人那样，想当然地依靠熟人、凭借运气就做到了。 　　4、在你按照新制度签约雇用工人之后，你是否想当然地认为你所付的维修费跟原先一样？ 　　5、假如有人愿意花自己辛苦赚来的钱，把产品通过移动网络呈现在用户面前，你便可以想当然的给他一个相当充分的理由。 　　6、如果美国想当然地认为美元将维持其主要储备货币的地位，这显然是错误的想法。 　　7、大多数人仅仅是想当然的认为我们需要一个政府来执行法律。 　　8、它们不可能和解,像传统的修辞学与语法学关系的学生,在研究修辞学和语法学对文学的影响之时想当然地做的那样。 　　9、也许最重要的是，不要一切想当然。 　　10、长在一个母亲是社会工作者，父亲是青年工作者的家庭，萨顿家的孩子继承了父母的服务精神，从来不会想当然地接受圣诞好运。 　　11、为什么要想当然的认为科学只有一种方法？ 　　12、看来，他们是想当然地认为，拥有一个法学学位是一件好事，法学训练有助于我的工作。 　　13、总之要谨慎，不要想当然的认为你在网上发送的`信息是百分之百隐私的。 　　14、他仔细观察事物，对任何事情从不想当然。 　　15、再说一次，想当然的认为“事情就是这样，我改变不了它”是很容易的，但是你尝试过了吗？ 　　16、例如，作者经常发现当顾客第一次遇到她时，他们都会想当然地认为她的主要目标就是销售她书本的复印件或是更多的咨询时间。 　　17、她给了我们每个人一件礼物--我们的姐妹--她想确保我们并没把姐妹当作想当然。

他尝到了胜利的滋味。孙悟空法力无边、变化多端。大雾中，我隐隐约约看到对面有个人影。大家这么信任我，我理所当然更加卖力地为大家服务。

【理所当然解释】：当然：应当如此。按道理应当这样。近义词：天经地义 理当如此 不移至理 顺理成章 不容置疑 反义词：岂有此理 不以为然 相似词：理所应当 正当理由 当然 所以然 想当然 所见所闻 所作所为 待理不理 1、我们是班级干部，理所当然应该以身作则。2、香港是中国领土，收回香港主权是理所当然的事。3、他为人民做了好事，人民爱戴他是理所当然的。4、阁下既无知人之明，现被众叛亲离，也属理所当然！5、他出任行长是理所当然的事。6、多劳多得,少劳少得,这是理所当然的。7、他从副署长升任署长，正是水到渠成，理所当然。8、太阳每天从东边升起是理所当然的，不足为奇。9、我们选信得过的人当代表，是理所当然的。10、你是主持人,理所当然要先讲几句话。

呵呵，帮你加上一个作为家长，自然应该好好教育孩子。