两阶段最小二乘法（2SLS）：使用工具变量的估计-MATLAB开发
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简介：
本项目提供了一种利用MATLAB实现两阶段最小二乘法(2SLS)的工具箱，主要用于处理内生性问题，通过引入工具变量进行有效估计。
原始模型为：y = X*beta + u
我们担心X中的某些回归量可能是内生的。W包含X中的工具变量以及除了那些怀疑存在内生性的回归量以外的所有其他变量。
举个例子：
m_t = b1 + b2*r_t + b3*y_t + b4*m_(t-1) + b5*m_(t-2) + u_t
在这个模型中，我们担心r_t可能与u_t相关。为了使用工具变量来检验结果，我们可以选择r_(t-1)和r_(t-2)作为工具变量。
因此输入的y、X 和W应该如下：
y = m_t;
X = [ones(length(y)) r_t y_(t) m_(t-1) m_(t-2)];
W = [ones(length(y)) r_(t-1) r_(t-2) y_t m_(t-1) m_(t-2)];
请确保所有变量的长度相等。
两阶段最小二乘法（TSLS）是一种可用于计算工具变量估计的有效方法。
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