Stata学习:如何进行平滑工具变量分位数回归?

发布网友 发布时间：2024-10-23 23:30

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热心网友 时间：2024-10-29 10:12

在探究金融发展与绿色增长之间的关系时，内生性问题的解决至关重要。由于可能存在的其他因素同时影响二者，难以断定金融发展是否直接导致绿色增长或反之。以环境意识更强、对绿色产品和服务需求更高的国家为例，其金融体系可能也更为发达，这就导致了因果关系的混淆。

为克服内生性挑战，Yahya和Lee（2023）引入了平滑工具变量分位数回归（SIVQR）方法，该方法结合了工具变量法以处理异质性和内生性问题（Kaplan，2022）。在寻找合适的外生工具变量时，作者遵循了Acheampong等（2020）的建议，将金融发展指标的滞后项（l.FD l2.FD）用作金融化（FD）的工具变量。

通过示例代码，SIVQR方法成功地在数据分析中得到了应用。这不仅揭示了金融发展与绿色增长之间的非线性关系，还进一步验证了金融化过程中的异质性对绿色增长的影响。借助SIVQR的灵活性和准确性，研究者能更深入地理解复杂经济现象中的因果关系，为*制定者提供更有力的依据。