INNOVATIVEBUSINESSSYSTEMS;INC.Business Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	INNOVATIVEBUSINESSSYSTEMS;INC.
Company Title:	PC Service and Support, Computer Networking, Computer Parts
Company Description:	dell pc repair, pc repair, mac repair, laptop repair, computer service, network support, computer installations, network wiring &installations, pc clones, parts, communications
Keywords to Search:	computer service, network support, computer installations, network wiring &installations, pc clones, parts, communications
Company Address:	340GreatNeckRoad,GREATNECK,NY,USA
ZIP Code: Postal Code:	11020
Telephone Number:	5168293913 (+1-516-829-3913)
Fax Number:	5168293978 (+1-516-829-3978)
Website:	ibs-ny. com;ibswebcam. com;jsoinc. com;katzkids. com;klncpas. com;kodak-usa. com;koehleramerica. com;lskco.
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Company News:

Stata学习：如何构建工具变量有限信息最大或然模型？ - 知乎
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
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
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 =instlist)
Stata：2sls 内生变量工具变量_ivregress 2sls固定效应 . . .
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
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段最小二乘法（2SLS），因为2SLS最能体现工具变量的实质，并且在球形扰动项的情况下，2SLS是最有效率的工具变量法。顾名思义，两阶段最小二乘法（2SLS）需要做两个回归：（1）第一阶段回归：用内生解释变量对工具变量和控制变量回归，得到拟合值。（2）第二阶段回归：用被解释变量对第一阶段回归的拟合值和控制变量进行回归。如果要使用2SLS方法，我们只需在 ivregress 后面加上 2sls 即可，然后将内生解释变量 lnjinshipop 和工具变量 bprvdist 放在一个小括号中，用 = 号连接。
“众里寻他千百度”——工具变量法（IV）的Stata操作 - 知乎
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段最小二乘法（2SLS），因为2SLS最能体现工具变量的实质，并且在球形扰动项的情况下，2SLS是最有效率的工具变量法。顾名思义，两阶段最小二乘法（2SLS）需要做两个回归：（1）第一阶段回归：用内生解释变量对工具变量和控制变量回归，得到拟合值。（2）第二阶段回归：用被解释变量对第一阶段回归的拟合值和控制变量进行回归。
【小菲stata】毕业论文之内生性模型与工具变量法--之两阶段 . . .
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！相关代码和文字版教学已经整理放入公众号（小菲stata），全网同名，欢迎大家一起来学习！
2SLS第一阶段回归有识别问题，想用LIML（有限信息最大似 . . .
我并不认为liml是用来解决弱工具变量（weak iv）问题。在大样本前提下，2sls与liml渐近等价，但在小样本前提下，2sls结果有偏，此时liml结果优于2sls 但我认为liml也不是好的办法，因为它要求同方差，同方差很难满足。在异方差情况下，应采用gmm估计，ivregress gmm。
多个 (弱)工具变量如何应对-IV-mivreg？
下表展示了 ivregress 计算的 2SLS、LIML 和 GMM 的估计值的模拟分布百分比，以及 mivreg 计算的 LIML、FULL、HLIM 和 HFUL 估计值的模拟分布百分比。
R语言ivreg包：2SLS工具变量法解决内生性问题详解-CSDN博客
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)。