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工具变量回归 OLS经典假设 所有的解释变量X i 与随机误 差项彼此之间不相关。 若解释变量X i 和u i 相关，则OLS估计量是非一 致的，也就是即使当样本容量很大时，OLS估 计量也不会接近回归系数的真值。 当解释变量和随机误差项相关时，模型存在着 内生性问题。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)。 造成误差项与回归变量相关（内生性）的原 因很多，但我们主要考虑如下几个方面： 遗漏变量偏差 变量有测量误差 双向因果关系。遗漏变量偏差变量有测量误差 测量数据正确时：假设方程为： 当存在测量误差时：方程为： 所以我们有：可知，误差项中包含 所以可以得到：如果 则回归结果有偏，非一致 我们假设 则有结论：1。由于 2。回归的性质决定于w的标准差 双向因果关系 之前我们假定因果关系是从回归变量到因变 量的(X导致了Y)。但如果因果关系同时也 是从因变量到一个或
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