工具变量英文

计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。书名计量经济学又名Econometrics隶属经济学学科研究方向具有随机性特性的经济变量关系方法数理经济学和数理统计学快速导航特点 发展 研究对象 学习方法 理论计量经济学和应用‎计量经济学 趋势简介计量经济学（英文：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。“计量”的意思是“以统计方法做定量研究”，所以“量”字应读作“[liàng]”，而不读作“[liáng]”。据说在经济学中，应用数学方法的历史可追溯到三百多年前的英国古典政治经济学的创始人威廉·配第的《政治算术》的问世（1676年）。计量经济学基础“计量经济学”一词，是挪威经济学家弗里希（R. Frisch）在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。随后1930年成立了国际计量经济学学会，在1933年创办了《计量经济学》杂志。人们应如何理解“计量经济学”的含义？弗里希在《计量经济学》的创刊词中说到：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学决非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但各自并非是充分条件。而三者结合起来，就有力量，这种结合便构成了计量经济学。”后来美国著名计量经济学家克莱因也认为：计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。也可以说，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且表明是根据一定的经济理论进行计量的意思。计量经济学的基础是一整套建立在数理统计理论上的计量方法，属于计量经济学的“硬件”，计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。预测应用。从理论研究和方法的最终目的看，预测（包括政策评价）当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。特点模型类型：采用随机模型。模型导向：以经济理论为导向建立模型。模型结构：变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。估计方法：仅利用样本信息，采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称现代计量经济学。

计量经济学是经济学的一个领域，一个分支，也就是通过统计学的方法方式来研究经济问题。 而投入产出分析是经济学里边用的一种分析方法而已。两者概念领域都

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英文术语：instrumentalvariable在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与误差项相关的随机解释变量的变量，称为工具变量。作为工具变量，必须满足下述四个条件：（1）与所替的随机解释变量高度相关；（2）与随机误差项不相关；（3）与模型中其他解释变量不相关；（4）同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。

第一篇是本文采用生物肥力冲击作为工具变量估计因果效应的母亲延迟认知能力的第一个孩子。产妇在生育第一胎的年龄是一个潜在的决定因素早期人力资本的形成，反映了选择，应对财政奖励，文化规范，政策环境。关键措施的认知能力是美国个人成就测验（步兵）分数。考试成绩一直预测个人的教育程度，收入，和其重要性，只是增加了（李察默南，约翰家，和1995）。在国家一级，测试性能的数学和科学是密切相关的经济增长，并可能高于年完成教育（·哈努谢克和丹尼斯kimko2000）。使用数据的第一个孩子5岁至14全国青年纵向调查1979（nlsy79）儿童调查，本文发现延迟，孕产导致显着增加扭力的测试成绩。这种关系是强有力的各种夹杂物控制观测要素的产妇人力资本，并使用工具变量来解决潜在的内生性的母亲的时间。第2篇是目前是一个新兴的辩论在学术文献的程度，有助于企业绩效的人力资本。这一争论的中心是自然的一个学术科学家的人力资本和制度的特殊性。使用数据的人力资本开发的生物医学科学家在他们的职业在学术界，本文分析了深度的科学和商业化的学术人力资本有助于企业绩效时，这些科学家随后开始或加入非营利公司。我们发现，科学和商业的学术科学家的人力资本的影响有差异的性能研究和发明工作在。商行。我们还发现，一个科学家的学术贡献给公司的专利，生产力是减少与深度的科学导向的人力资本，其它因素不变。这些结果支持这样的观点，学术人力资本是异构和有一个机构的特异性介导其价值时，适用于商业环境