如何解决在 Python 中模拟两阶段最小二乘法
np.random.seed(123)
for r in [0,0.5,1]:
x = []
y = []
current_x = 0
current_y = 0
u = np.random.randn()
for i in range(50):
x.append(current_x)
w = np.random.randn()
current_x = w + r * u
y.append(current_y)
y = add_constant(y)
current_y = current_x + u
res_ols = IV2SLS(np.array(y),np.array(x),None,None).fit(cov_type='unadjusted')
print(res_ols)
res_second = IV2SLS(np.array(y),exog,np.array(w)).fit(cov_type='unadjusted')
print(res_second)
我不确定如何模拟外生回归量。我应该添加一个常量作为外生的吗?有人能在我的代码中找到错误吗?非常感谢!
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