2SLS第一阶段输出, 截面或面板数据及统计值都行

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2SLS：在实际应用二阶段最小二乘法时，第一阶段对约简型方程应用OLS法只需求出我们所需要的，并不需要求出相应的εit的值。第二阶段只需用代替所估计方程右边的yit即可应用OLS法，只不过这里的ε*it已不是原来uit罢了。综上所述，二阶段最小二乘法第一阶段的任务是产生一个工具变量。第二阶段的任务是通过一种特殊形式的工具变量法得出结构参数的一致估计量。

1.截面数据的2SLS回归结果输出

**2SLS截面回归的结果输出----

ssc install ivregress2  //安装个程序

sysuse auto, clear

ivregress2 2sls price i.rep78 (foreign = weight turn trunk), first

est restore first

outreg2 using myfile.doc, cttop(first) replace

est restore second

outreg2 using myfile1.doc, cttop(second)

第一阶段回归结果：

第二阶段回归结果：

以下是word输出结果：

2.面板数据的2SLS，以下使用的是稳健聚类标准误.

**2SLS面板回归的结果输出----

use http://fmwww.bc.edu/ec-p/data/macro/abdata.dta, clear

tsset id year

eststo: xi: xtivreg2 ys k (n=l2.n l3.n) i.year, fe robust cluster(ind) first savefirst savefprefix(st1) //或者fe vce(cluster ind)

esttab est1 st1* using myfile1.doc, replace

第一阶段回归结果：

第二阶段回归结果：

以下是word输出结果：

3.截面2SLS回归的第一阶段F值输出：

**2SLS截面回归的F值输出---

sysuse auto, clear

ivregress 2sls price i.rep78 (foreign = weight turn trunk)

est store a

estat firststage

mat fstat = r(singleresults)

estadd scalar fs = fstat[1,4]

esttab a using table.doc, stats(N r2 fs, fmt(0 3)) replace

4.2SLS面板回归的Kleibergen-Paap F statistic值输出：

**2SLS面板回归的Kleibergen-Paap F statistic值输出----

use http://fmwww.bc.edu/ec-p/data/macro/abdata.dta, clear

tsset id year

xi: xtivreg2 ys k (n=l2.n l3.n) i.year, fe robust cluster(ind) partial(year)

eststo u1

esttab u1 using "table1.doc", replace keep(k n) ///

 cells(b(star fmt(%9.2f)) p(par fmt(%9.3f)) ) label ///

 starlevels(* 0.10 ** 0.05 *** 0.01) style(tex) ///

 stats(widstat jp N, fmt(%4.3f %4.3f %4.0f) label("KP (F-stat)" "P-value (J-Stat)"))

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