内生性问题原因和处理方法

内生性问题：就是模型中的一个或多个解释变量与随机扰动项相关的问题。变量的内生性问题总是不可避免的。内生性引起的问题主要是引起参数估计的不一致。引起内生性问题的原因：（1）遗漏变量这主要是因为实际的问题

就是模型中的一个或多个解释变量与随机扰动项相关 内生性问题： 的问题。变量的内生性问题总是不可避免的。内生性引起的问题主要 是引起参数估计的不一致。 引起内生性问题的原因： 1 （）遗漏变量 这主要是因为实际的问题中，一个变量往往受到许多变量的影响，在 实际建模过程中无法将解释变量全部列出。在这样的情况下，遗漏的 变量的影响就被纳入了误差项中，在该遗漏变量与其他解释变量相关 的情况下，就引起了内生性问题。 2 （）测量误差 关于测量误差引起内生性的问题要基于测量误差的假设。测量误差可 能是对被解释变量的测量误差，也可能是由于对解释变量的测量 误差。这两种情况引发的结果是不一样的。 (3) 双向交互影响 这种情况引起的内生性问题在现实中最为常见。其基本的原理可以阐 述为，被解释变量和解释变量之间存在一个交互影响的过程。 的数值大小会引起取值的变换，但同时的变换又会反过来对构 成影响。这样，在如下的回归方程中：，如果 残差项的冲击影响了的取值，而这样的影响会通过传导到上， 从而造成了和残差项的相关。也就是引起了内生性问题。