1樓：涼顏九笙
遺漏變數偏差，這是指模型中漏掉了乙個或幾個重要的解釋變數，且這些被遺漏的解釋變數與模型的解釋變數相關。你可以這樣理解，本來在乙個迴歸中，有乙個重要的解釋變數，但你沒有把這個解釋變數放進模型，這意味著這個變數會自動被包含進擾動項中。如果這個被遺漏的解釋變數與模型已有的解釋變數不相關，那估計依然是無偏的。
但是如果被遺漏的變數與沒有被遺漏的變數相關，這就會造成解釋變數與擾動項相關，也就是內生性問題的定義。
2） 測量誤差。對於乙個變數x，我們僅能觀測到其中能夠觀測到的部分，比如x1，而對於x無法觀測到的部分x2（x=x1+x2，這裡的意思是x由可觀測的x1和不可觀測的叢祥渣x2兩部分組成），就被自然地放到了誤差項。那麼x2是否與其他解釋變數相關就不確定了，如果相關，就造成解釋變數與誤差項相關，也就是內生性問題。
3） 反向因果。當至少乙個解釋變數倍確定為被解釋變數的函式，反向因果就出現了。如果解釋變數x被部分地確定為被解釋變數y的函式，這意味著x與y相關，而y與誤差項相關，因此，x與誤差項相關，回到內生性的定義。
舉個例子，公司的某項投資會影響公司績效，但反過來，公司的績效也會影響公司的該項投資，因為績效好意味著公司有更多的錢來進行這種投資。
4） 動態面板偏差。動態面板是指面板資料模型中被解釋變數的滯後項作為解釋變數。由於被解釋變數與誤差項有關，被解釋變數的滯後項當然也與誤差項有關，也就是說該解釋變數（被解釋變宴埋量的滯後項與誤滲悄差項相關）。
5） 樣本選擇偏差。包括自選擇偏差與樣本選擇偏差。自選擇偏差是指解釋變數不是隨機的，而是經過選擇的。
樣本不是隨機的，而是經過選擇的。舉個例子，你要研究人們對某個問題的看法，於是你在大學發放問卷，填問卷的人往往是在校大學生，無法代表整個人群的看法。那麼那些沒有填寫問卷的群裡的看法就劃到了誤差項。
而在校大學生對某個問題的看法與非在校大學生的看法極有可能是相關的，因此造成解釋變數與誤差項相關，也就是內生性的定義。從這個角度來看，選擇性偏差造成遺漏變數，進而造成內生性問題。
2樓：噠噠堃
內生性問題是個既重要，又複雜的問題。說它重要衡州悔，是因為現在的管理學實證文章（用二手數跡拿據），如果在穩健性檢驗部分不提內生性問題，那審稿人一定會說你方法部分不嚴謹。經濟學金融學文章更是這樣，他們對計量的要求比管理學高。
說它複雜，是因為它的**複雜，解決方法複雜。好的工具咐正變數不好找，有好的工具變數並且審稿人認可並且問題有意思的可以試試頂刊了。
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