怎么免费恢复微信聊天记录删除的聊天记录

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-10-11 02:32 标签： 免费恢复微信聊天记录
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连老师新年好！
& & 您在高级教程中的面板IV估计中，写道“解释变量的滞后项经常被用作工具变量”，但这会导致强外生性假定不能满足，这对于回归结果的影响大吗？面板回归中，什么时候该保证强外生性假定、同期外生性假定、弱外生性假定？
& &十分感谢！
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& |主题: 354, 订阅: 153
动态面板分析中，使用滞后项做工具变量是惯用手法，前提假设是干扰项不存在序列相关。
连老师，我说的不是动态面板，是面板（固定效应）工具变量的选择（见高级教程7.5.1.3），您在这里提到滞后项常用来做工具变量，但是在固定效应模型下，滞后项做工具变量会违反严格外生性假定。难道严格外生假定不必须遵守？
&但是在固定效应模型下，滞后项做工具变量会违反严格外生性假定&，这句话如何理解？
严格外生性假定下，要求解释变量与干扰项的任意期都不相关。固定效应模型中，所有自变量去掉的是时间均值，如果用自变量的滞后项做工具变量，等于说没办法满足严格外生性假定——因为滞后项与干扰项的时间均值相关。但是您在教程里的面板工具变量（固定效应部分）中指出，“解释变量的滞后项经常被用作工具变量”，
是不是意味着严格外生性假定可以不必遵守？（我查找了王志刚老师的书，也有提到严格外生性假定可以不必遵守之意）
找到满足严格外生的iv是比较难以实现的，只存在于理论推导中吧。
在找到iv很难或者是弱工具变量时，用x的滞后项是一个好的选择，这已经得到一些计量学者的验证。
本帖最后由 arlionn 于
21:35 编辑
采用组内去心方法去除个体效应后的变量的滞后项是无法做工具变量的，原因就是你说的，违反了严格外生假设。然而在动态面板模型中，假设干扰项与解释变量不相关，且干扰项不存在序列相关，并采用一阶差分去除个体效应，此时两阶以及两阶以上的滞后项可以作为一阶滞后项的查分项的工具变量。我在 Stata 高级视频动态面板部分对此有详细解释。
简言之，即使使用滞后项 作为工具变量也是有前提假设条件的，只是我在课程中介绍了这种思路，而没有深入说明。
winderdog 发表于
找到满足严格外生的iv是比较难以实现的，只存在于理论推导中吧。
在找到iv很难或者是弱工具变量时，用x的滞 ...麻烦告知 “在找到iv很难或者是弱工具变量时，用x的滞后项是一个好的选择，这已经得到一些计量学者的验证”。是那些学者或者参考文献呢！
伍德里奇和汉森都做过这个方面的论述。放心用
前提条件不能忘：假设干扰项不存在序列相关。
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固定效应模型中不能加入因变量的滞后期，否则滞后因变量会与干扰项强烈相关，此时估计值会存在较大偏误。但是我看到好多文章直接将因变量滞后项纳为回归解释变量。这是不是重大估计错误。格林说对于动态面板数据估计，最好的办法就是两边都同时进行差分，也就是SGMM或DGMM。请高手详细解答一下。
载入中......
懂得放弃才会拥有
同问，急急急
当然可以加，用工具变量就行。ivreg2 或者 xtivreg2里都有解释
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好多人都这么做并不代表那是对的，很多都是无奈之举，不加可能R2太低，系数不显著什么的
永远的学生
我也想问一下这个啊
是哦，我也正刚看到一篇文章加入滞后项，用混合OLS和固定效应~~~
怎么解答，顶上去
<font color="# 发表于
怎么解答，顶上去你好，请问变量滞后一期，或滞后两期，怎么得出滞后期。用的软件是Eviews。麻烦你解答一下，十分感谢！
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非观测效应究竟应假设为固定效应还是随机效应，关键看这部分不随时间变化的非观测效应对应的因素是否与模型中控制的观测到的解释变量相关，如果这个效应与可观测的解释变量不相关，则这个效应成为随机效应。这也正是HAUSMAN设定检验所需要检验的假说。（1）组内估计量（WITHIN ESTIMATOR）（FE或FD: First Difference）
（2）组间估计量（BETWEEN ESTIMATOR）
（3）混合OLS估计量（POOLED OLS ESTIMATOR）
（4）随机效应估计量（RE，GLS或FGLS估计量）
如果HAUSMAN检验表明4和1没有区别的时候意味着1和2没有区别。
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论坛法律顾问：王进律师贸易开放与经济增长――基于不同模型设定和工具变量策略的考察-学网-中国IT综合门户网站-提供健康,养生,留学,移民,创业,汽车等信息
贸易开放与经济增长――基于不同模型设定和工具变量策略的考察
来源：互联网 发表时间： 12:36:44 责任编辑：鲁晓倩字体：
经贸论坛《国际贸易问题》2014年第4期
贸易开放与经济增长
――基于不同模型设定和工具变量策略的考察
贾中华梁柱
摘要：本文使用中国的分省面板数据来考察贸易开放与经济增长的关系，集中于考察贸易流量的变化对经济增长的影响，并重点关注开放度的内生性问题。本文使用不同的模型设定――静态和动态面板模型，以及不同的工具变量策略――外部工具变量、滞后期工具变量以及动态模型设定时的内部工具变量组合，来控制开放度的内生性问题。运用中国30个省、自治区、直辖市（重庆市除外）年的面板数据来考察贸易开放度（贸易流量）与经济增长的关系，结果表明对外开放对于省区经济增长具有显著的正向作用。同时，本文的结果具有稳健性。
关键词：贸易开放；经济增长；工具变量
DOI:10.ki.jit.
改革开放以来，中国对外贸易飞速增长，从进出口总额的名义值来看，从年的35年间，贸易额年均增长约17%①。伴随着对外贸易的高速增长，中国经济也取得了令世人瞩目的成就。昔日亚洲“四小龙”和日本在经济高速增长时期，均采取了出口导向型的经济增长模式。在理论上，外贸是经济增长的“引擎”又一次得以证明。
贸易开放涉及贸易政策和贸易流量两个维度，而这两个方面均会影响经济增长（Rodriguez和Rodrick，2001）。在跨国的对外开放与经济增长的研究中，研究者往往难以区分对经济增长的影响到底是来自贸易政策还是来自贸易流量的变化。本文使用中国的分省区面板数据，可以有效地排除贸易政策的影响，集中于贸易流量的变化对经济增长影响的考察②。
[基金项目]国家社会科学基金重大招标项目：后金融危机时代中国参与全球经济再平衡的战略与路径研究（11&ZD008）。贾中华：武汉大学经济与管理学院430072电子信箱：；梁柱：广发证券博士后工作站、中山大学岭南学院博士后流动站。
①原始数据来自于中经网统计数据库，经作者计算得出。
②各省区面临的贸易政策当然不可能完全一样，这里主要是指关税率、出口退税等主要的贸易政策对于各省区来说是一样的。本文使用静态和动态面板两种模型设置，静态面板中的固定效应模型是除组内均值的回归，动态面板模型不论是差分还是系统广义矩估计都包含有对一阶差分模型的估计，因此，这些估计方法都可以看作是考察贸易流量的变化对经济增长的影响。
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