| 题名 | 二元内生变量的工具变量估计法：逻辑-线性两阶段回归; Instrumental Variable Estimation with Binary Endogenous Regressor：Logistic Regression-Linear Square |
| 作者 | 丁捷 |
| 答辩日期 | 2015 ; 2015 |
| 导师 | 钟威 |
| 关键词 | 二元内生变量 LR-LS法 变量选择。 Binary Endogenous Regressor LR-LS Method Variable Selection |
| 英文摘要 | 本文提出一种包含Logistic回归的两阶段回归法——LR-LS用来解决当计量模型中存在虚拟内生变量的问题。LR-LS法将传统的两阶段最小二乘法的第一步改为Logistic回归，将用工具变量拟合出的概率值代替虚拟内生变量进行结构方程的线性回归。我们通过模拟的方法，根据提前设定好的模型和随机产生的数据对LR-LS回归法、普通OLS回归法和2SLS回归法进行对比，验证了该方法在系数准确性上具有一定优势。另外，考虑到科学技术的革新带来高维数据在诸如自然、科技和社会科学等研究中的频现，我们进一步把变量选择问题融入到LR-LS方法中，将第一阶段的Logistic回归调整为带惩罚项的Logistic极大似...; This paper proposes a two-stage regression including a Logistic regression, which could be used to solve the problem of endogenous dummy variables. We name this method (regression) “Logistic Regression- Least Square (LR-LS)”. LR-LS transforms the Ordinary Least Square (OLS) - the first step of “Two-Stage Least Square”- into a Logistic Regression. Then it puts the probability that obtained via the ...; 学位：经济学硕士; 院系专业：王亚南经济研究院_金融学; 学号：27720121152612 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=49917 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/97480]  |
| 专题 | 王亚南院－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 丁捷. 二元内生变量的工具变量估计法：逻辑-线性两阶段回归, Instrumental Variable Estimation with Binary Endogenous Regressor：Logistic Regression-Linear Square[D]. 2015, 2015. |
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