因此，利用这些少量信息进行的工具变量法估计就不准确，即使样本容量很大也很难收敛到真实的参数值。这种工具变量称为“弱工具变量”(weak instruments)。弱工具变量的后果弱指的是相关性弱，弱工具变量问题是可以检验出来的。但是弱工具变量带来的问题是它会使方差变大，从而影响估计的显著性。有一个粗略的判断方法就是看一阶段回归中的F值是否大于0。那
如果有较多的工具变量，可以进行“冗余检验”，舍弃弱工具变量。冗余检验的原假设是，指定的工具变量是多余的。liml方法ivregress liml y x1(x2=z1 z2),r//异首先，什么是弱工具，弱工具会导致什么问题？弱工具会导致工具变量的估计之严重偏向OLS的估计值，而且假设检验也失效了。弱工具会导致工具变量的估计之严重偏向OLS
10.5弱工具变量，视频播放量1953、弹幕量0、点赞数20、投硬币枚数8、收藏人数42、转发人数7, 视频作者Wayne-Wangc, 作者简介主页都是计量大佬的视频(非商用，侵删),本方颖-弱工具变量.pdf,Instrumental Variables Estimation K-class Estimators Weak Instruments Near Exogeneity What Can We Do When the Quality of IVs Is
≥﹏≤ 弱工具会导致工具变量的估计之严重偏向OLS的估计值，而且假设检验也失效了。对于偏差的分析，推导过程从略2，弱工具变量检验，我只知道Minimum eigenvalue statistic(最小特征值统计量)，应该大于10。下面偏相关
1.1 什么是弱工具变量问题工具变量是解决内生性问题的有效方法。并且，要保证线性估计量的一致性，工具变量应该满足相关性和外生性两个条件。而当相关性较弱时，就会产生「弱工具变Z和X关系越小，这个工具变量就越有风险，这个叫弱工具变量。后来左老师举了Angrist那个教育和出生季度的例子。Angrist & Krueger(1991)利用美国的男性人口调查数据，提出了educ
