为什么2SLS中第一阶段的功能形式不重要？

在今天的演讲中，发言人提出了上述要求。他说，即使第一阶段的规定不正确，第二阶段的系数估计仍然有效。作为一名低下的研究生，我无法要求任何解释，所以现在我请求您的帮助！

econometrics 2sls

— 海森堡
source

据我了解，您唯一关心的是

\hat{x}

$\hat{x}$ 即第一阶段的预测值与第二阶段的误差项不相关。您的第一阶段系数可能会出现偏差或超出单位区间等的收益预测等，但这不会引起内生变量的预测值与第二阶段的误差项之间的相关性。我从未见过对此的证明，但是我从例如Imbens那里看到了类似的解释。

— coffeinjunky

如果您的x是假人，那我会同意。如果您的x是连续的，我会表示怀疑（尽管我还没有看到证明）。通常，当人们谈论无偏时，他们的出发点是假设线性模型有效。我的意思是，通常他们希望得到

E [\hat{β}] = β

$E[\hat\beta] = \beta$ 从

y = X^{'} β

$y = X'\beta$ 。但是如果

y = X^{'} β

$y = X'\beta$ 然后是垃圾模型

β

$\beta$ 不会回答您认为可以的问题。（我只谈论函数形式，而不是分配形式）

— generic_user

因为OLS的均值是无偏的。除非它是非常不正确的（有偏见的），否则函数形式到底有多重要。

但是，较差的功能形式可能会导致不准确（收敛速度较慢）。

功能形式的选择不当不会导致变量偏差的遗漏。仅省略变量。

使用g（x）代替f（x）是较差的功能形式。使用g（x）代替g（x，y）是一个省略的变量。

— 回归前进
source

错误的功能形式会导致遗漏变量偏差，不是吗？

— 海森堡2014年

所以如果真正的DGP有

x

$x$ 和

x^{2}

$x^2$ ，并且我们仅包括

x

$x$ 。这是否算作您回答中的不良功能形式？对我而言，这既是功能形式不佳，又是可变偏见。

— 海森堡2014年