十四讲内生性问题本讲内容什么是内生性导致内生性的主要原因有内生性仍有OLS估计的后果内生性的解决办法工具变量估计内生性的诊断内生性的其它解决办法什么是内生性内生性：就是模型中的一个或多个解释变量与随机扰动项相关。或者写成:COV（ui，Xi）0。导致内生性的主要原因1：遗漏变量，且遗漏变量与引入模型的其他变量相关。2：解释变量和被解释变量相互作用，相互影响，互为因果。有内生性仍有OLS估计的后果系数估计有偏且不一致。举例说明：数学证明：略内生性问题的解决：工具变量估计工具变量：假定我们有一个可观测到的变量，它满足两个假定(1):Z与U不相关，即Cov(Z,U)=0;(2):Z与X相关，即Cov(Z,X)0.我们则称Z是X的工具变量（instrumental variable 简称IV）举例举例：工具变量的优劣(1):Z与U不相关，即Cov(Z,U)=0;相关性越低，则越好(2):Z与X相关，即Cov(Z,X)0.相关性越高，则越好Z与U相关性低，Z与X相关性高，这样的工具变量被称为好工具变量，反之则称为劣工具变量。工具变量估计量以双变量模型为例：Y=C1+C2X+U；其中X与U相关，因
