biến nội sinh, vấn đề nội sinh, gmm, system gmm, Dgmm, Sgmm, IV OLS, hồi quy IV, robust, hồi quy 2 giai đoạn. 2SLS, spss, eview, stata, hướng dẫn luận văn, luận văn thạc sỹ, luận án tiến sĩ, khóa luận, viết thuê luận văn, viết luận văn thuê, hồi quy, ass, định lượng, nghiên cứu, luận hay, phân tích, bình luận

Nguồn tham khảo:

• Nguyễn Quang Dong (2012), Giáo trình kinh tế lượng, NXB đại học Kinh tế Quốc Dân.
• FullBright

Từ khóa: hồi quy, kiểm định, eview, stata, spss, luận văn, luận hay, bảng hỏi, mô hình

1. Khái niệmBiến số mà giá trị của nó được xác định trong khuôn khổ một mô hình kinh tế. Do đó, nếu một biến số là biến số phụ thuộc trong một phương trình thì đó là biến nội sinh. Ví dụ trong mô hình cân bằng thu nhập quốc dân, một khoản tăng trong chi tiêu cho tiêu dùng sẽ làm tăng tổng cầu và nâng cao thu nhập quốc dân, hoặc một sự tăng thu nhập quốc dân sẽ gây nên một sự tăng trong tiêu dùng.Vấn đề nội sinh trong mô hình được coi là một trong những vi phạm nghiêm trọng các giả định của mô hình hồi quy. Nội sinh trong mô hình thường xuất hiện dưới 3 dạng sau:Thứ nhất, thiếu vắng biến độc lập trong mô hình và do đó phần giải thích của biến này sẽ nằm ở sai số (phần dư). Khi đó có mối tương quan chặt giữa biến độc lập và phần dư.Thứ hai, sai số trong đo lường hay sai lệch do lựa chọn.Thứ ba, vấn đề đồng thời và hệ phương tình đồng thời.Tóm lại có rất nhiều mô hình kinh tế liên quan đến vấn đề biến nội sinh (endogeneity). Biến nội sinh là những biến có sự tương quan với phần dư. Đây là những vấn đề thường gặp cả trong lý thuyết về kinh tế vi mô (hàm cầu tiêu dùng chẳng hạn) và vĩ mô ví như hàm tổng cầu Keynes. Ở góc độ kinh tế lượng, sự xuất hiện biến nội sinh sẽ dẫn đến các trường hợp như bỏ biến, sai số trong biến, hoặc được xác định đồng thời qua các biến giải thích khác. Trong các trường hợp này, OLS không còn phù hợp với những thông số ước lượng tin cậy. Phương pháp tổng quát để giải quyết vấn đề này là ước lượng biến công cụ (Instrumental variables estimator), đặc biệt là ước lượng 2 giai đoạn tối thiểu 2SLS.2. Cách khắc phụcCách 1: Chấp nhận sai lệch tiềm ẩn mà không làm gì cả. Có thể sử dụng thêm lệnh ước lượng vững (robust).Cách 2: Ứng dụng  dữ liệu bảng  với một mô hình có thể giải quyết vấn đề nội sinhCách 3: Tìm một biến proxy khác phù hợp để giải quyết mô hình.Cách 4: Sử dụng mô hình với biến công cụ: 2SLS, 3SLS … 3. Thực hiện mô hình hồi quy với biến công cụ(i) Xác nhận có vấn đề nội sinh trong mô hình: Biến X là biến nội sinh nếu cov (x,ui) khác 0(ii) Tìm biến công cụ: Biến công cụ là biến ngoại sinh (thường là các biến không liên quan gì đến biến nghiên cứu Y) có mối liên quan chặt chẽ với biến X và phải đáp ứng điều kiện sau:

• Cov(z,x) ≠ 0
• Cov (z,ui) = 0