Oct 5, 2022 · 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)

Aug 12, 2023 · 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。

Oct 11, 2025 · 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。

Jan 18, 2014 · 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 …

Jul 14, 2021 · 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 …

Nov 15, 2024 · 概要： 横截面数据：reg (基准回归ols) 、 ivreg/ivreg2（两阶段最小二乘法） 面板数据：xtreg（基准回归固定效应fe）、 xtivreg/xtivreg2（两阶段最小二乘法） * 内生性问题通常可以通过 …

Oct 6, 2021 · 工具变量通常采用 二阶段最小二乘法（2SLS） 进行回归， 当随机扰动项存在异方差或自相关的问题，2SLS就不是有效率的，就需要用GMM等方法进行估计，除此之外还 需要对工具变量 …

Nov 15, 2024 · - 弱工具变量检验。 - 更详细的诊断测试（如内生性检验、过度识别检验）。 - 支持 GMM 和 LIML 等其他估计方法。 - 语法：与 `ivregress` 类似，但可以使用更多选项。 例如，`ivreg2 y (x = …

As seen in the table below, ivreghdfe is recommended if you want to run IV/LIML/GMM2S regressions with fixed effects, or run OLS regressions with advanced standard errors (HAC, Kiefer, etc.)

Jul 22, 2025 · Here, the data are provided by state (in wide form), readily preprocessed to contain all variables needed for illustrations of OLS and IV regressions. More related examples from Stock and …