典型文献
内生性线性回归模型估计方法的改进
文献摘要：
线性回归模型的内生性问题导致参数估计量有偏且不一致.工具变量法作为解决内生性问题的经典方法,在实践中却经常因为难以找到理想的工具变量而无法实现.Gaussian Copula方法通过Copula函数度量内生解释变量与随机误差项的相关性,无须借助工具变量即可修正内生性问题,但是以内生解释变量的非正态性为假设前提.文章基于贝叶斯理论利用最大后验方法估计模型参数,提出一种改进的Gaussian Copula方法,放松了对于内生解释变量分布的假定;同时,通过蒙特卡罗模拟验证了所提方法的有效性;最后,应用提出的方法估计了中国农村居民教育收益率.
文献关键词：
内生性;线性回归模型;Copula函数;最大后验估计;工具变量
中图分类号：
作者姓名：
杨潇坤;遆俐君
作者机构：
兰州大学易班发展中心大数据中心,兰州730030;清华大学公共管理学院,北京100084
文献出处：
引用格式：
[1]杨潇坤;遆俐君-.内生性线性回归模型估计方法的改进)[J].统计与决策,2022(14):15-20
A类：
最大后验估计
B类：
线性回归模型,模型估计,估计方法,内生性问题,参数估计,估计量,工具变量法,经典方法,常因,为难,Gaussian,Copula,数度,随机误差,误差项,无须,助工,正态性,贝叶斯理论,放松,假定,蒙特卡罗模拟,模拟验证,中国农村,农村居民,教育收益率
AB值：
0.368727
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