二阶最小二乘法
二阶最小二乘法(2SLS)是应用得最多的一种联立方程模型的参数估计方法。 它是一种既适用于恰好识别又适用于过度识别的结构方程参数估计的单方程估计方法。 2SLS提出的目的在于尽可能地消除联立方程模型中由于解释变量中存在内生变量所造成的偏误。 2SLS的步骤主要分两步：第一阶段，对模型的简化式方程应用OLS，以得到内生变量的估计量；第二阶段，把出现在结构方程右端的内生变量用在第一阶段得到的估计值代替，使之由随机变量变成确定变量，再对结构方程应用OLS，以得到结构参数的估计值。 由于2SLS法使用了样本的全部外生变量信息，所以在估计过度识别的结构方程参数时，它的估计量比利用其他工具变量得到的估计量更有效。 在结构方程恰好识别的条件下，2SLS估计量和间接最小二乘法估计量、工具变量法估计量是等价的 |