Stata学习：如何构建工具变量有限信息最大或然模型？ - 知乎
Aug 12, 2023 · 文献来源Zhang等（2023）采用了一种对弱工具变量不太敏感的方法——有限信息最大似然法（LIML，limited information maximum likelihood）来检验内生性。
ivregress中用gmm还是2sls或liml？ - Stata专版 - 经管之家
May 26, 2015 · ivregress中用gmm还是2sls或liml？ ,疑问：为什么IV估计中，同样的工具变量，不同的方法，差别这么大（见运行结果）？ 问题已经得到解决，主要是样本量过小造成的。
Stata：工具变量回归ivregress_外生_data_sls
Oct 5, 2022 · 在大样本下，LIML 与2SLS是渐近等价的，但在存在弱工具变量的情况下，LIML 的小样本性质可能优于2SLS。 LIML的 Stata 命令为 ivregress liml depvar [varlist1] (varlist2 …
Stata：2sls 内生变量 工具变量_ivregress 2sls固定效应 ...
Oct 11, 2025 · 使用LIML（有限信息最大似然法），其对弱工具变量不敏感 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。
工具变量法（IV）的Stata操作 - celine227 - 博客园
Jul 14, 2021 · ivregress 命令是Stata自带的命令，支持两阶段最小二乘（2SLS）、广义矩估计（GMM）和有限信息最大似然估计（LIML）三种工具变量估计方法，我们最常使用的是两阶 …
“众里寻他千百度”——工具变量法（IV）的Stata操作 - 知乎
Apr 1, 2021 · ivregress 命令是Stata自带的命令，支持两阶段最小二乘（2SLS）、 广义矩估计 （GMM）和有限信息最大似然估计（LIML）三种工具变量估计方法，我们最常使用的是 两阶 …
【小菲stata】毕业论文之内生性模型与工具变量法--之两阶段 ...
Nov 20, 2024 · 大家只需要区分命令：reg（基准回归：最小二乘法ols）\ivreg（两阶段最小二乘法）和xtreg（基准回归：固定效应模型fe）\xtivreg（两阶段最小二乘法即可！ 相关代码和文字 …
2SLS第一阶段回归有识别问题，想用LIML（有限信息最大似 ...
Jan 18, 2014 · 2SLS第一阶段回归有识别问题，想用LIML（有限信息最大似然估计）怎么做？ ,如题， 恰度识别 工具变量是弱工具变量，看一篇文献提到LIML估计值和2SLS估计值差不多， …
R语言ivreg包：2SLS工具变量法解决内生性问题详解-CSDN博客
Jun 23, 2022 · R语言 计量包ivreg用以解决 线性回归模型 的内生性问题。 描述：工具变量估计的线性模型通过两阶段最小二乘 (2SLS) 回归或通过稳健回归M估计 (2SM)或MM估计 (2SMM)。
"Stata教学：内生性模型与工具变量法——两阶段最小二乘法 ...
Nov 15, 2024 · - 弱工具变量检验。 - 更详细的诊断测试（如内生性检验、过度识别检验）。 - 支持 GMM 和 LIML 等其他估计方法。 - 语法：与 `ivregress` 类似，但可以使用更多选项。 例 …