工具变量IV必读文章20篇, 因果识别就靠他了
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工具变量是经济学、社会学、商学、政治学和相关学科中无法实现可控实验的时，用于估计模型因果关系的方法。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。根据定义，工具变量应该是一个不属于原解释方程并且与内生解释变量相关的变量。在线性模型中，一个有效的工具变量应该满足以下两点：
①此变量和内生解释变量存在相关性；
②此变量和误差项不相关，也就是说工具变量严格外生。
以下19篇文章可以帮助咱们更好地理解IV这个特殊的变量，因此建议收藏。若文章里附有相关程序和数据的，可以到社群下载运行参考使用。
8.工具变量与因果推断, 明尼苏达Bellemare关于IV的分析
11.面板数据里处理多重高维固定效应的神器, 还可用工具变量处理内生性
12.豪斯曼, 拉姆齐检验，过度拟合，弱工具和过度识别，模型选择和重抽样问题
15.计量大焖锅: iv, clorenz, rank, scalar, bys, xtile, newey, nlcom
16.GMM是IV、2SLS、GLS、ML的统领，待我慢慢道来
18.因果推断IV方法经典文献，究竟是制度还是人力资本促进了经济的发展？
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