1. 金融学里的内生性和外生性是什么意思
内生性和外生性是金融学领域中核心的概念，它们描述了变量间相互作用的性质。在理解内生性问题之前，我们先来明确外生性是什么。
外生性通常指变量之间的关系，当所有时期的解释变量X给定时，每一期的随机干扰项均值都为0。如果X与ε同期外生且跨期外生同时存在，则为严格外生。这个假定在构建模型时至关重要，因为它确保了解释变量与随机干扰项之间的独立性，是基础统计模型的假设之一。
然而，现实世界中的数据并不总是满足外生性假定。当我们发现解释变量与随机扰动项存在相关性时，即扰动项与解释变量不满足弱外生性假定时，我们遇到了内生性问题。这意味着模型存在偏差，解释变量的系数可能不能正确反映真实关系，从而影响到模型的预测和解释能力。
解决内生性问题，通常需要采取一系列策略。首先，要理解内生性问题的来源。内生性问题通常由四类情况引发：遗漏解释变量、X与Y互为因果、自选择问题、测量误差问题。
接下来，我们来探讨解决内生性问题的几种方法。自然实验法是一种受欢迎的方法，它依赖于外部突发事件，通过随机分组来分析影响效果。双重差分法则是通过比较受冲击组与未受冲击组在不同时间点的数据，来量化冲击的净效应。工具变量法则通过找到与内生变量高度相关的外生变量作为工具，来估计内生变量的回归系数。动态面板回归法则利用解释变量和被解释变量的滞后项作为工具变量，来缓解内生性问题。
案例分析中，股票的流动性对经理人激励合约设计的影响是一个典型例子。股票流动性提高时，经理人倾向于选择更侧重股票的激励合同，同时高流动性意味着股票中的信息含量更高，薪酬与股价市场回报的敏感性增强。案例中，作者通过固定效应回归模型、工具变量与两阶段最小二乘法、自然实验以及差分法等方法，探索了内生性问题的解决方案。
在解决内生性问题时，我们应反思方法与数据的重要性。数据的质量和研究设计的严谨性是文章结论可靠性的关键。选择简单有效的方法，基于可靠的数据进行分析，是研究者追求的目标。复杂的技术手段往往是在数据质量或模型设定存在问题时的辅助手段，而非解决根本问题的途径。因此，我们在研究时，应注重理论逻辑的严谨性和数据的可靠性，以确保研究的结论经得起推敲。
2. 什么是工具变量
工具变量的选择要满足两个条件：
1.相关性：工具变量与内生解释变量相关。
2.外生性：工具变量与u i uiui不相关。
计量经济分析分为模型设定、参数估计和模型检验3个步骤：
1、模型设定。
模型是对所研究的某种现象、某种关系或某种过程的一种模拟。模型的类型很多，例如：物理模型、图形、数学模型（如方程式）计量经济学中用的主要是数学模型。
2、参数估计。
经济参数是变量间数量关系和经济数量规律性的具体体现，获取经济参数的数值是经济计量分析的主要目的。
3、模型检验。
3. 如何检验工具变量的外生性
工具变量的本质特征是外生性，即工具变量与扰动项不相关，如果工具变量外生，且为强工具变量，则工具变量法的逻辑必然成立，可得到回归方程的一致估计。
由于工具变量的相关性易检验（比如，考察第一阶段回归的 F 统计量），而工具变量的外生
性不易检验，故对于使用 IV 的实证论文，工具变量的外生性常常成为审稿人、主编与作者的分歧焦点。
通过排他性约束来定性探讨工具变量的外生性，在实践中需要将 影响 的所有可能渠道列出，然后将除以外的渠道全部排除（比如，通过讨论认为这些其他渠道不存在或可以忽略）。
(3)什么是工具变量法的外生性条件扩展阅读
在回归模型中，当解释变量与误差项存在相关性（内生性问题），使用工具变量法能够得到一致的估计量。内生性问题一般产生于被忽略变量问题或者测量误差问题。
当内生性问题出现时，常见的线性回归模型会出现不一致的估计量，此时如果存在工具变量，那么人们仍然可以得到一致的估计量。
根据定义，工具变量应该是一个不属于原解释方程并且与内生解释变量相关的变量。在线性模型中，一个有效的工具变量应该满足变量和内生解释变量存在相关性。