系统拟合和2 2SLS在R中的仪器变量估计

Question

我试图在R中使用包systemfit和两阶段最小二乘(2SLS)来进行简单的工具变量估计：

y = b + b1*x1 + b2*x2 + b3*w + e

当x1和x1是我想要测量的内生变量时，w是一个外生变量，e是残差。我的两种乐器是z1和z2。我想用z1表示x1，z2表示x2。因此，我的第一阶段回归将是

x1 = c + c1*z1 + c2*z2 + c3*w + e1
x2 = d + d1*z1 + d2*z2 +d3*w + e2

我试过：

systemfit(y~x1 + x2 + w,inst=~z1 + z2 +w)

但不确定这是否正确..。

Answer 1

为什么不使用来自ivreg包的AER呢？你可以试一试，比较一下结果。

 #install.packages("AER") # if not already installed
 library(AER)
 ?ivreg

Answer 2

我认为systemfit函数只能处理每个方程中的一个内源变量。试着用两个步骤来完成这个任务。

lm1 <- lm(x1 ~ z1 + w, data = yourDataFrame) 
lm2 <- lm(x2 ~ z2 + w, data = yourDataFrame)
yourDataFrame$x1.1st.step <- lm1$fitted
yourDataFrame$x2.1st.step <- lm2$fitted

lm.2nd.step <- lm(y ~ x1.1st.step + x2.1st.step + w, data = yourDataFrame)

Answer 3

我肯定会使用ivreg来估计2 2SLS模型。有时上传AER包可能会很棘手，如果您没有更新版本的R(检查哪个包更适合您的R版本，如果你被卡住了！)