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APC
模型
定义：
age-period-cohort model.
年龄效应（
age
effects)
:
结局变量随着个体年龄的变化，其可以由生理上的变化
/
社会经验的积
累
/
社会角色或地位的变化或者这些综合因素而引起。年龄效应反应个体生命历程的生物和<
/p>
社会过程。
我们在一般模型中会加入年龄变量作为控制项，
将因变量在年龄上的变化做出散
点图，这条线就是
因变量的年龄效应。
期间效应（
period
effec
t
）
：
结局变量随个体所处时代变化而
变化，包括一组复杂的历史事件和
环境因素，
EG
饥荒
/
世界大战
/
经济危机
/
传染病大流行。期间效应通常在纵向
分析中体现出
来。
队列效应（
cohort
effec
t
）
：
结局变量随个体出生队列的变化
而变化。一个出生队列共同经历生
活，
并在相同的年龄阶段上经
历相同的社会历史事件。
队列效应反应个体早期经历和宏观社
会
环境的交叉影响。
Eg80
后
/90<
/p>
后
这三者存在着完全线性依赖关系，即
已知其中两个变量，必能得出第三个变量。
在通常的研究中，
将年龄变量纳入，
得到年龄的显著性，
其实这个时候年龄的显著性不一定
是年龄在影响因变量，因为此时可能队列与年龄等价，
可能是队列的显著性。
EG,
因变量在
1980
年
60-90
岁上的变化与其
在
1890-1920
年的队列同等研究段上的变异并没有区分
。
故，
年
龄与队列的区分只有在不同的
时点上所收集的数据对比上才能实现。
eg
1980
年，
60
岁
/70
岁
/80
岁各组
之间的差异模式为
M1
1990
年，
60/70/80
，
，
，
，
，
，的差异模式为
M2
2000
年，
60
岁
/70
岁
/80
岁各组之间的差异模式为
M3
2010
年，
60
岁
/70
岁
/80
岁各组之间的
差异模式为
M4
1.
如果仅与年龄相
关，与队列无关，则，
M1=M2=M3=M4
2.
如果因变量还与队列相关，则，
M1-M4
不同
。
APC
模型识别常用方法
两种方法：工具变量法
IV
和内源估计法
IE
。目的是估计这三个变量的单独效应值，在已知
一个变量的情况下。
工具变量法
instrumental variable I
V:
是经济学中常用的一种能够检验和处理变量关系内生性问题
/
避免多变量共线性的高级方法。其基本原理是寻找一个与
A<
/p>
变量高度相关，而与
B
变量无
任何关系的变量去替换
A
变量。
< br>
缺点是：
1.
估计结果会随<
/p>
IV
的不同而不同，因为寻找的替换变量并不唯一，导致
IV
模型并
不一致。
2
.
作为替换的变量很难找。
内源估计法
intrinsic estimator IE<
/p>
：最早由
Yang
等人于
2004
年提出。依据矩阵相关知识，由于在
APC<
/p>
模型中，设计矩阵是不满秩的，其存在一个等于
0
的特征值，又有
XB0=0
，其中
B0
为
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