at least two exogenous variables th

at least two exogenous variables that do not appear in (15.44) but that are correlated with y2 and y3. Suppose we have two excluded exogenous variables,say z4 and z5. Then, from our analysis of a single endogenous explanatory variable,we need either z4 or z5 to appear in each reduced form for y2 and y3. (As before, we can use F statistics to test this.) Although this is necessary for identification, unfortunately, it is not sufficient. Suppose that z4 appears in each reduced form, but z5 appears in neither. Then, we do not really have two exogenous variables partially correlated with y2 and y3. Two stage least squares will not produce consistent estimators of the  j. Generally, when we have more than one endogenous explanatory variable in a regression model, identification can fail in several complicated ways. But we can easily state a necessary condition for identification, which is called the order condition.

Kết quả (Việt) 2:

ít nhất là hai biến số ngoại sinh mà không xuất hiện trong (15.44), nhưng đó là tương quan với y2 và y3. Giả sử chúng ta có hai biến ngoại sinh bị loại trừ, nói z4 và z5. Sau đó, từ phân tích của chúng ta về một biến giải thích nội sinh duy nhất, bạn cần hoặc z4 hoặc z5 xuất hiện trong mỗi hình thức giảm giá cho y2 và y3. (Như trước đây, chúng ta có thể sử dụng số liệu thống kê F để kiểm tra điều này.) Mặc dù điều này là cần thiết để nhận dạng, không may, nó không phải là đủ. Giả sử rằng z4 xuất hiện trong mỗi hình thức giảm, nhưng z5 xuất hiện trong không. Sau đó, chúng tôi không thực sự có hai biến ngoại sinh một phần tương quan với y2 và y3. Hai giai đoạn hình vuông ít nhất sẽ không sản xuất ước lượng nhất quán của? j. Nói chung, khi chúng tôi có nhiều hơn một biến giải thích nội sinh trong mô hình hồi quy, nhận dạng có thể thất bại trong một số cách phức tạp. Nhưng chúng ta có thể dễ dàng ghi một điều kiện cần thiết để xác định, được gọi là điều kiện để.