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内生性问题和稳健性问题的区别？
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稳健性是指当我们得出一个结论时，需要通过一系列方法来验证所得的结论是否可靠。当我们改变了一些条件或者假设发现所得结论依然不变，那么我们的结论就是稳健的，反之，所得结论有待商榷，我们需要找出使结论发生改变的原因并进行解释。内生性是指在回归分析中，干扰项和解释变量相关。常见内生性问题的来源有：互为因果，遗漏变量，测量误差等。
参见连享会推文：
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专题：
回归分析
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Note：产生如下推文列表的 Stata 命令为：
lianxh 内生性 稳健性
安装最新版lianxh命令：
`ssc install lianxh, replace`
内生性问题是指模型中一个或几个解释变量与扰动项存在相互影响的问题，产生原因有：遗漏变量，测量误差，双向交互影响。内生性问题的处理方法有：工具变量，代理变量，自然实验，双重差分。内生性问题会一直存在，只能缓解。稳健性检验的目的在于检验依据模型得到的结论是否可靠。因此内生性检验也是稳健性检验的一种。稳健性检验通常采用的方式有，使用psm方法，用新的变量或新的度量方式度量研究对象，蒙特卡洛方法，更换回归方法等。DID方法可以减弱遗漏变量的影响，也不存在互为因果问题，缓解内生性问题时，也提高了依据模型得到的结论的稳健性。