İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Ekonometri›İki Aşamalı En Küçük Kareler (2SLS / IV) Regresyonu
Regression model

İki Aşamalı En Küçük Kareler (2SLS / IV) Regresyonu

Two-Stage Least Squares (Instrumental Variables) Regression · Ayrıca şöyle bilinir: two-stage least squares, 2SLS, instrumental variables regression, IV regression, İki Aşamalı En Küçük Kareler (2SLS/IV)

İki Aşamalı En Küçük Kareler (Two-Stage Least Squares - 2SLS), regresörün hata terimiyle ilişkili olduğu durum olan endojenliği ele alan iki aşamalı bir araç değişken tahmincisidir. Birinci aşamada endojen regresör, araç değişkenlerden tahmin edilir ve ikinci aşamada bu tahminler kullanılarak yapısal denklem tahmin edilir. Bu, Angrist ve Pischke (2009) gibi ders kitaplarında ele alınan uygulamalı ekonometrinin merkezi bir aracıdır.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 1 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

İki Aşamalı En Küçük Kareler (2SLS / IV) Regresyonu
Genelleştirilmiş Momentl…En Küçük Kareler (EK) Re…Panel Veri Sabit Etkiler…Kuantil RegresyonuTobit Sansürlü Regresyon…Bayes Enstrümantal Değiş…Dinamik Değişkenler Aras…Fourier Hausman TestiBulanık Regresyon Süreks…Genelleştirilmiş En Küçü…

+13 tane daha

Ne zaman kullanılır

Bir regresör endojen olduğunda (hata terimiyle ilişkili) ve en az bir geçerli aracınız olduğunda (endojen regresörle ilişkili ancak yapısal hatayla ilişkisiz bir değişken) 2SLS kullanın. Sürekli veya ikili sonuçları kesitsel veya panel veriler üzerinde ele alır ve makul derecede büyük bir örneklem (yaklaşık 100 gözlem veya daha fazla) gerektirir, çünkü özellikleri asimptotiktir. Araçlar güçlü olmalıdır; birinci aşama F-istatistiği 10'un üzerinde olmalı ve endojen regresörlerden daha fazla araç olduğunda bir Sargan/Hansen aşırı tanımlama testi geçerliliklerini desteklemelidir. LATE varsayımlarıyla tahmin, yerel ortalama tedavi etkisi olarak okunabilir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adi en küçük kareleri yanlı hale getirecek endojen bir regresör olduğunda tutarlı katsayılar sağlar.
  • Araç değişken tahminini iletişim kurması ve teşhis etmesi kolay, şeffaf bir iki aşamalı yol sunar.
  • Sürekli veya ikili regresörlere sahip kesitsel ve panel verileri işler ve yerel ortalama tedavi etkisi (LATE) yorumunu destekler.
Sınırlılıklar
  • Zayıf araçlarla (birinci aşama F 10'un altında) 2SLS tahmincisi OLS'den daha da yanlı olabilir.
  • Küçük örneklemlerde (n < 100) asimptotik gerekçelendirme başarısız olur ve ciddi sonlu örneklem yanlılığı ortaya çıkar.
  • Geçerlilik tamamen aracın hem ilgili hem de ekzojen olmasına bağlıdır, bu tam olarak test edilemez ve teoriden savunulmalıdır.

SSS

Bir aracı geçerli kılan nedir?

Geçerli bir araç iki koşulu sağlamalıdır: ilgili olma, yani endojen regresörle ilişkili olma (birinci aşama F 10'un üzerinde) ve ekzojen olma, yani yapısal hatayla ilişkisiz olma ve sonuca yalnızca regresör aracılığıyla etki etme. İlgililik test edilebilir; ekzojenlik teoriden savunulmalıdır.

Zayıf araç nedir ve neden tehlikelidir?

Zayıf bir araç, endojen regresörün çok azını açıklar (birinci aşama F-istatistiği 10'un altında olarak sinyallenir). Zayıf araçlarla 2SLS tahmincisi kötü bir şekilde yanlı hale gelir, bazen düzeltmeyi amaçladığı OLS tahmininden daha fazla yanlı olur ve standart hataları güvenilmez hale gelir.

Ne zaman OLS'yi 2SLS'ye tercih etmeliyim?

Gerçek bir endojenlik yoksa veya aracınız zayıfsa (birinci aşama F < 10) veya örneklem küçükse (n < 100), OLS genellikle daha güvenli bir seçenektir. 2SLS, tutarlılık için verimlilikten ödün verir, bu nedenle yalnızca endojenlik gerçek olduğunda ve güçlü, geçerli bir araç mevcut olduğunda faydalıdır.

Sargan/Hansen aşırı tanımlama testi ne içindir?

Endojen regresörlerden daha fazla aracınız olduğunda (aşırı tanımlanmış bir model), Sargan veya Hansen J testi ek araçların ortaklaşa ekzojenlik varsayımıyla tutarlı olup olmadığını kontrol eder. Bir reddetme, en az bir aracın geçersiz olduğunu gösterir.

Kaynaklar

  1. Angrist, J. D., & Pischke, J.-S. (2009). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton University Press. ISBN: 978-0691120355

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Two-Stage Least Squares (Instrumental Variables) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/two-stage-least-squares

İlişkili yöntemler

Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi (GMM) TahminiEn Küçük Kareler (EK) RegresyonuPanel Veri Sabit Etkiler ModeliKuantil RegresyonuTobit Sansürlü Regresyon Modeli

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi (GMM) TahminiEkonometri↔ karşılaştır
  • En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
  • Panel Veri Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
  • Kuantil RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
  • Tobit Sansürlü Regresyon ModeliEkonometri↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Bayes Enstrümantal Değişkenler (Bayes IV)Dinamik Değişkenler Arası Bağıntı (Dinamik Panel IV / Arellano-Bond)Fourier Hausman TestiBulanık Regresyon Süreksizlik TasarımıGenelleştirilmiş En Küçük Kareler (GLS)Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi (GMM) TahminiHeterojen Tedavi Etkisi Araç Değişkenleri (HTE-IV)Eğitim Araştırmalarında Enstrümantal DeğişkenlerMakine Öğrenmesi Destekli Enstrümantal Değişkenler (ML-IV)Mendelian Randomization (Mendelyen Rastgeleliği)Doğrusal Olmayan Fark GMMDoğrusal Olmayan Hausman Belirtim TestiDoğrusal Olmayan Sistem GMMPanel Veri Ara Değişkenleri (Panel IV / 2SLS)Politika Değerlendirmesi İçin Ara Değişkenler (Instrumental Variables)Sağlam Enstrümantal Değişken TahminiRobust Sistem GMMGörünüşte İlişkisiz Regresyonlar (SUR)Üç Aşamalı En Küçük Kareler (3SLS)

Benzer yöntemler

İnstrumantal Değişkenler - İki Aşamalı En Küçük Kareler (IV/2SLS)Panel Veri Ara Değişkenleri (Panel IV / 2SLS)Politika Değerlendirmesi İçin Ara Değişkenler (Instrumental Variables)Üç Aşamalı En Küçük Kareler (3SLS)Bayes Enstrümantal Değişkenler (Bayes IV)Sağlam Enstrümantal Değişken TahminiEğitim Araştırmalarında Enstrümantal DeğişkenlerMekansal Enstrümantal Değişkenler (Mekansal IV / Mekansal 2YLS)

İlgili referans kavramlar

Instrumental Variables (IV) EstimationInstrumental Variables (IV) EstimationTek Denklemli Modeller • Tek DeğişkenlerEconometricsYapısal Eşitlik ModellemesiÇok Değişkenli Çoklu Regresyon

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — 2SLS Regression (Two-Stage Least Squares (Instrumental Variables) Regression). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/econometrics/two-stage-least-squares · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Angrist & Pischke (textbook treatment); classical instrumental-variables estimation
Year
2009
Type
Instrumental-variables linear regression
Estimator
Two-stage least squares (IV)
Outcome
continuous or binary
MinSample
100
Difficulty
3
İlişkili yöntemler
Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi (GMM) TahminiEn Küçük Kareler (EK) RegresyonuPanel Veri Sabit Etkiler ModeliKuantil RegresyonuTobit Sansürlü Regresyon Modeli
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil