主要观点总结
文章主要解答了关于基准回归中核心解释变量为二次项时，如何进行工具变量回归的问题。同时介绍了工具变量的选择困难，常见做法是通过两阶段最小二乘法处理内生性问题。此外，文章还涉及有序probit模型中核心变量的交互项作为控制变量的问题，核心变量回归结果与预期相反的处理方法，以及其他相关导航推荐和联系信息。
关键观点总结
关键观点1: 核心解释变量为二次项时的工具变量回归
当基准回归的核心解释变量是二次项时，工具变量应能反映这种非线性变化。实际操作中，找到合适的工具变量可能很困难，通常的做法是找到与x线性相关的工具变量，通过两阶段最小二乘法处理内生性问题。
关键观点2: 有序probit模型中核心变量的交互项
在有序probit模型中，可以考虑添加关于核心变量的交互项作为控制变量。
关键观点3: 核心变量回归结果与预期相反的处理方法
当核心变量的回归结果与预期相反时，需要考虑重新检查模型设定、数据质量、变量测量误差等问题。
文章预览
01 本期问题 请问老师，如果基准回归的核心解释变量是二次项，那么做工具变量回归时怎么做？ 02 本期解答 核心变量不包括一次项，如果是这样，那你就说明IV是二次项的工具变量； 如果iv是一次项的工具变量，那么你用iv的平方向作为二次项的工具变量。 两个核心变量，两个工具变量。 03 本期关键词 核心变量 04 本期知识科普 由于基准回归中包含x 的二次项，理论上讲，工具变量也应能反映x 的这种非线性变化，但实际操作中，找到一个既与x 及其二次项相关又与误差项不相关的工具变量可能非常困难。因此，更常见的做法是找到一个与x 线性相关的工具变量，并通过两阶段最小二乘法（2SLS）等方法来处理内生性问题。 互助问答第702期：有序probit模型中，是否可以添加关于核心变量的交互项作为控制变量？ 互助
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