内生性就是模型中的一个或多个解释变量与随机扰动项相关。中文名内生性外文名Endogeneity性质数学模型导致原因遗漏变量解决方法工具变量估计！导致原因1：遗漏变量，且遗漏变量与引入模型的其他变量相关。2：解释变量和被解释变量相互作用，相互影响，互为因果。3.自我选择偏误。4.样本选择偏误。解决方法工具变量估计工具变量：假定我们有一个可观测到的变量Z，它满足两个假定(1)：Z与U不相关，即与Cov(Z，U)=0；(2)：Z与X相关，即与Cov(Z，X)不等于0；我们则称Z是X的工具变量（instrumental variable 简称IV）举例：以双变量模型为例Y=Q+WX+U；其中X与U相关，因而OLS估计有偏，有X的工具变量Z，于是有Cov(Z，Y)=Cov(Z，Q+WX+U)=Cov(Z，WX)+Cov(Z，U)(Q为常数)=WCov(Z，X)所以有W=Cov(Z，Y)/Cov(Z，X)工具变量的优劣(1)：Z与U不相关，即与Cov(Z，U)=0；相关性越低，则越好(2)：Z与X相关，即与Cov(Z，X)不等于0；相关性越高，则越好Z与U相关性低，Z与X相关性高，这样的工具变量被称为好工具变量，反之则称为劣工具变量。好的工具变量的识别(1)：Z与U不相关，即与Cov(Z，U)=0；由于U无法观察，因而难以用正式的工具进行测量，通常由经济理论来使人们相信。(2)：Z与X相关，即与Cov(Z，X)不等于0；将X对Z回归即可，看看X的系数是否显著异于零？IV与OLS估计量的简单比较IV估计量：C1=Cov(Z，Y)/Cov(Z，X)而OLS估计量是：C2=Cov(X，Y)/Cov(X，X)(1)因此，Z=X时，两者将完全一致，换句话说，当X外生时，它可用做自身的IV，IV估计量便等同于OLS估计量。(2)若Z与X不相关，Cov(Z，X)等于0，则IV法无法给出估计量。IV与OLS的取舍（1）尽管当Z与U不相关，而Z与X存在着或正或负的相关时，IV是一致的，但当Z与X只是弱相关时IV估计值的标准误可能很大，Z与X之间的弱相关可能产生更加严重的后果：即使Z与U只是适度相关，IV估计的渐进偏误也可能很大。也即是说，当解释变量外生时，IV与OLS估计都是一致的，但IV估计不如OLS有效。（2）所以，当内生性程度不严重或者好的工具变量找不到时，还不如用OLS。反之，当内生性程度严重时，就一定要想办法解决，否则，OLS估计就是不可接受的，当然，差的IV同样是不可接受的。其它解决办法（1）代理变量：某变量无法直接观测，而用其它变量替代。（2）前定变量：用变量的前一期或前几期数据。（3）面板数据模型。检验基本思想：直接比较OLS和IV估计值，若所有变量都是外生的，则OLS和IV估计都是一致的，若明显不同，则我们就断定解释变量有内生性。操作前提：首先找到一个外生变量用做工具变量。一个问题：工具变量本身的外生性如何检测？对待态度（1）需要重点考虑的问题之一；（2）最好的收集数据之前就加以考虑，尤其是准备获取一手数据的情况下。如何考虑？应用经济理论。
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在我认知范围内，多重共线性问题一直不是计量里的什么大问题，回归之前看看各变量之间的相关系数基本就可以确定是否需要进一步检验了，线性相关性比较高，那就直接剔除吧！异方差检验我也没有做过，我一般直接就用稳健标准差，从来不用一般标准差！至于自相关检验这个问题也是没有做过的！我认为做什么检验和文章关系比较大！我做过一篇FDI的文章，里面采用FDI存量数据，存量数据肯定有很强自相关性，于是我就采用动态面板估计了，后来经过几个模型的比对发现，FDI存量的自相关性对回归结果影响很小。计量实证还是应该为自己的思想服务，检验越多、方法越复杂不见得就一定是好事！
这期推送简单谈一下我本人 对经济学实证论文写作排除干扰性因素、机制检验和异质性分析的一些不甚成熟的理解 。
论文的实证部分一般要回答两个问题，一是 核心解释变量 x 是否影响被解释变量 y ，二是 具体的影响机制，即 x 如何影响 y 。
为了回答第一个问题，论文在基准回归之后一般会设计一系列的识别条件检验和稳健性检验，包括对模型的特定假设进行检验（如 DID 的平行趋势检验），对模型可能存在的因果推断问题（内生性）进行讨论、检验和缓解，排除可能影响研究结论的其他干扰性因素，对 x 影响 y 的预期效应和滞后效应进行讨论等一系列的稳健性检验。某些情况下，对基准回归结果的识别条件检验和稳健性检验甚至需要占据实证部分篇幅的一半以上。
如此大费周章的原因或者说目的在于，一方面，回答好 x 是否影响 y 这个问题是进一步分析影响机制的基础，因此确保 x 对 y 的影响稳健可信是实证设计的基本要求；另一方面，我们要赶在读者或审稿人提出“灵魂拷问”之前把论文中可能存在的或大或小的问题都给考虑到，想读者之想，思审稿人之思，虽然不管我们怎么绞尽脑汁去发现和填补这些漏洞，审稿人总是能够提出一些“奇奇怪怪”的问题，但前期做足工作可以把这些问题被问到的可能性降到最低。
对第二个问题进行回答可以增加论文的科学性、故事性和丰满度。 x 对 y 存在一定的影响，并且这种影响是稳健的，在此基础上我们还想知道 x 对 y 的影响究竟是通过什么渠道实现的，即探讨“存在性”背后的“过程性”。对客观影响机制的探讨本质上就是对现实经济运行规律的一种总结与提炼，体现了社会科学研究的“科学”之所在。
如果怀疑变量 m 是 x 对 y 作用背后的机制，那么论文的理论分析部分就要对这一机制的基本逻辑进行较为清晰的分析说明，然后在实证部分对这一机制进行检验。机制检验没有一个固定的范式，一般需要结合论文的研究内容、理论、模型，甚至是所使用的数据进行设计，但是 经济学研究的机制检验应尽量避免使用中介效应模型 ，原因在于（引自 我在知乎的回答 ）：
相比于管理学、心理学等学科领域，经济学更强调变量之间因果关系的推断，而恰恰由于中介效应模型没有考虑到中介变量可能存在的内生性，因此该模型可能符合管理学的研究范式，但不符合经济学研究范式。
中介效应模型可能存在的内生性在于：
参考连玉君老师的回答，中介效应模型存在的一个比较现实的问题是：我们大多数都是在和一个内生变量作斗争，而中介效应要求我们不仅要克服 的内生性问题还要克服 的内生性问题，着实有些苛刻。
排除干扰性因素是实证论文稳健性检验部分的基本步骤之一。
如， 陈登科（2020） 在研究中国加入WTO后贸易壁垒下降是否带来环境污染的改善时，怀疑加入WTO同时期中国实施的其他政策，特别是国有企业改制政策与鼓励外资进入政策，以及环境规制政策（如两控区、“十一五”污染控制政策）可能对结果造成潜在干扰。为排除这些干扰性因素，作者在回归方程中进一步加入国有经济比重与外贸经济比重来控制前两项政策的影响；对于环境规制政策，作者认为中国的环境规制政策大多是以行政区划为单位来实施的，因此在回归模型中进一步加入地区-年份固定效应来控制环境规制政策对结果的潜在影响。
如， 江静琳等（2018） 在研究农村成长经历对家庭股票市场参与的影响时，认为影响人类行为的因素十分复杂，因此怀疑农村成长经历对股票市场参与的作用可能受到社会互动、信任水平、金融知识、家庭社会经济地位和风险态度等因素的干扰。为了排除掉这些因素，作者做了一系列的稳健性检验，包括（以社会互动为例）：
再如， 陆菁等（2021） 在研究绿色信贷政策的微观效应时，怀疑2008年国际金融危机以及同时期的环境规制政策（如清洁生产标准、“十一五”污染控制政策、区域限批政策等）可能对研究结论构成潜在干扰。对于前者，作者在基准模型的基础上额外控制了代表企业投融资需求的两个代理变量；对于后者，作者引入了若干虚拟变量并剔除了相关样本（具体请看原文）。
借鉴以上三篇文献，下面简单梳理一下排除干扰性因素的逻辑与实证思路。
由于被解释变量 y 的影响因素众多，基准模型中的控制变量也仅仅是根据一般常识与理论（即已有文献的做法）引入的，如果怀疑某个不同寻常的意外因素 z 对 y 存在一定程度的影响，即直觉上认为 z 是 y 的不可忽视的重要影响因素，并且在考虑 z 的情况下 x 对 y 的作用可能改变，那么为了检验结论的稳健性，可以把 z 当作控制变量引入基准模型中，如果核心解释变量 x 的系数与基准回归结果大体保持一致，就说明排除了 z 对研究结论的干扰。
此外，还可以使用反证法，即假设 z 对研究结论确实构成不可忽视的干扰，那么就存在如下推论：随着 z 的取值变化， x 对 y 的影响存在异质性，而我们的检验逻辑就是证明该推论不成立。为了证明这个推论不成立，有以下两种实证思路：一是按照 z 的取值大小对样本进行分组，进行分组检验，如果在不同分组下 x 的系数基本不变且与基准回归结果大体保持一致，就说明该推论不成立；二是使用调节效应模型，调节项为 x 与 z 的交互项，且两个单独项不可忽视，如果调节效应模型中的交互项不显著（单独项 x 是否与基准回归结果保持一致，甚至 x 显著与否都不重要，因为在调节模型中 x 的系数含义不同），就说明该推论不成立。
机制检验没有统一范式，一般根据研究内容而定，以佐证论文所讲的故事，比较常用的实证设计包括（引自我在知乎的回答）：
戴鹏毅等（2021） 在研究“沪股通”对企业全要素生产率的作用机制时，认为提高股价信息含量和信息传递效率、矫正股票错误定价和改善信息披露质量是沪股通提升企业TFP的主要机制。在机制检验部分，首先实证检验了“沪股通”开通对这几个机制变量的影响，然后利用已有的权威文献在理论上讨论机制变量对企业全要素生产率的作用。
陈登科（2020）的机制检验思路与之类似，但在逻辑上与其自身的研究内容紧密联系。贸易自由化显著降低了企业 的排放强度，而 的排放强度等于 排放量除以工业总产值，为了讨论企业 的排放强度的降低究竟源于 排放量的减少还是工业总产值的提高，作者分别用贸易自由化分别对企业 排放量和工业总产值做回归，结果显示贸易自由化主要通过降低企业 排放量而非提升产出的方式来降低 排放强度。在这之后，一个新的疑问是：企业 排放量的下降是由生产过程中的 产生量下降引起，还是末端处理过程中的 处理量增加引起？为了回答该问题，作者用贸易自由化分别对 产生量和 去除量做回归，结果显示贸易自由化通过降低 产生量，而非增加 去除量来降低 排放。
这样的机制检验思路在逻辑上环环相扣，因此论文的故事性极强。除此之外，论文还对煤炭使用及技术进步这两个具体渠道分别进行了检验。
异质性分析一般可以分为两种：
这两种方法的主要区别在于：
事实上，异质性分析可以作为机制检验的一种辅助性手段，用以进一步增强论文的故事性。
如， 万攀兵等（2021） 在研究清洁生产行业标准对企业绿色转型时，在验证技术改造这一具体机制之后，认为技术改造受制于企业的技术改造需求和融资能力，基本逻辑如下：
依据以上逻辑，作者在基准模型中分别加入技术改造需求和融资能力与双重差分的交乘项（即构建三重差分模型 DDD ）来捕捉可能的异质性效果。
论文中异质性检验是什么介绍如下：
异质性一般指meta分析中，纳入文献之间的存在的异质性。其广义定义为：描述参与者、干预措施和一系列研究间测量结果的差异和多样性，或那些研究间的内在真实性的变异。狭义定义为：专指统计学异质性，用来描述一系列研究中效应量的变异程度，也表明除可预见的偶然机会外研究间存在的差异性。
异质性检验方法又叫统计量的齐性检验（一致性检验），目的是检查各个独立研究的结果是否具有可合并性。
应用Q及I²统计量，既可检测是否存在异质性，也可检测异质性的程度；适当应用图示法，找到引起异质性的异常点（某个或某几个研究）
处理：
在异质性较大时，随机效应模型主要是校正合并效应值的算法,使得结果更加接近无偏估计,即结果更为准确，但其得出的结论偏向于保守，置信区间较大，更难以发现差异，如果各个试验的结果差异很大的时候，是否需要把各个试验合并需要慎重考虑，作出结论的时候就要更加小心。
meta分析中，异质性是天然存在的。如果异质性较小，选择固定效应模型更可靠；如果异质性较大，则建议选择随机效应模型。但仍然需要通过敏感性分析，寻找到异质性根据，以消除其影响。
通过亚组分析、meta回归、敏感性分析分析异质性的来源。
异质性检验是用来检验不同样本之间是否存在显著差异的统计方法。在统计学中，异质性指的是不同样本之间的方差不相等。异质性检验可以帮助我们确定是否需要采取不同的统计方法来处理不同样本之间的数据，以确保结果的准确性和可靠性。常见的异质性检验包括Levene检验、Bartlett检验和Brown-Forsythe检验等。
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在我认知范围内，多重共线性问题一直不是计量里的什么大问题，回归之前看看各变量之间的相关系数基本就可以确定是否需要进一步检验了，线性相关性比较高，那就直接剔除吧！异方差检验我也没有做过，我一般直接就用稳健标准差，从来不用一般标准差！至于自相关检验这个问题也是没有做过的！我认为做什么检验和文章关系比较大！我做过一篇FDI的文章，里面采用FDI存量数据，存量数据肯定有很强自相关性，于是我就采用动态面板估计了，后来经过几个模型的比对发现，FDI存量的自相关性对回归结果影响很小。计量实证还是应该为自己的思想服务，检验越多、方法越复杂不见得就一定是好事！
文需要检验多重共线性比较碰
具体步骤如下：
1、创建Workfile：点击File/New/Workfile，输入起止日期
2、建立object输入数据：点击object/new object，定义数据文件名ex4_2并输入数据。将Workfile保存：点击File/save，而store只存储对象object。
3、画时序数据图：点击Workfile中的View/line graph。
4、用单位根法检验平稳性：点击View/Unit Root Test，比较ADF值。
5、结果分析：由图知：ADF_T=>，则X序列非平稳。
6、模型识别：点击View/correlogram画自相关系数（AC）和偏自相，完成上述步骤后即可使用EViews进行平稳性检验。
这两个数据都是非平稳的。而且你数据样本太少，所以这个结论对于你的分析来说没有任何帮助。你用的是人民币汇率，05年以前都是不变的，这对数据有影响。我建议你将数据改为月度数据，或者周度数据。增加样本数。
从定义上来说，协整检验是在同阶单整得前提下进行，否则得到的协整关系也是不稳定的。因此，这里要用二阶做协整。同时也要用二阶来建立误差修正模型，一阶和二阶误差修正从数学公式上没有差别，只需要把Yt替换成dYt即可，各个统计软件也有相关操作。
格兰杰在协整之后，原序列不平稳是不能做格兰杰检验的。此外，当原序列零阶平稳时可以跳过协整检验。如果结果不理想，可以用对数模型，这样可以消除部分自相关问题，不建议多阶差分，否则经济解释不好做。
主要功能
引入了流行的对象概念，操作灵活简便，可采用多种操作方式进行各种计量分析和统计分析，数据管理简单方便。其主要功能有：
1、采用统一的方式管理数据，通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作；
2、输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据，依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列；
3、计算描述统计量：相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图；
4、进行T 检验、方差分析、协整检验、Granger 因果检验；
5、执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH 模型估计法等；
以上内容参考：百度百科-eviews
不平稳，因为大多数接受原假设。统计人刘得意
论文数据造假能看出来。
毕业论文核查的是你的论文与数据库中其他论文文字重复的比例，通常不会审查数据的真实性。
即使是外审，那么被查出数据造假概率也并不大，因为每个领域的研究论文区别是很大的，就是审稿人也很难挨个核实数据的真实性。不过，最好也不要这么做，会涉嫌学术不端，被发现了后果还是很严重的。
在造假的基础上得出的研究数据，无论有多合理、多缜密，都免不了被发现的命运。
当然，这种级别的学术不端是非常难以察觉的，就算被发现后舍恩声称自己计算失误也可以蒙混过关，外界很难认定他有严重的主观捏造行为。但从这时开始，这些不好的数据处理习惯就已经为以后更严重的学术欺诈行为埋下了祸端。
当然会查真实性的。毕业论文里面如果出现了实验数据，这些数据必须是真实的，有效的社区是通过科学研究实验得到的，千万不要胡编乱造，这些数据如果捏造的话，很容易被导师或者说被别的老师发现，一旦发现会被认定为学术不端，学术不端就直接取消毕业资格。