《表3 基于工具变量的分位数回归估计结果》

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《不同市态下投资者情绪对沪深300股指期货基差的影响——基于分位数回归的实证研究》

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注:括号内的数值为t统计量，***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。

本文设定的模型中虽然引入了很多关键的控制变量进行回归分析，但仍可能忽略其他影响基差的因素，遗漏变量和测量误差所带来的内生性问题会导致模型估计结果有偏差且不一致。大部分国内学者使用分位数回归时通常使用基于工具变量的两阶段回归模型来解决，但估计得到的结果不一定是一致的（Terza等，2008）[26]。本文认为，可以在回归模型（1）的右侧引入滞后两期的基差值作为工具变量，基于工具变量分位数回归法可以相对有效地缓解模型的内生性问题。根据表3的稳健性回归结果，投资者情绪在多个分位点处的回归系数仍然显著为负，并且投资者情绪系数大小及其显著性与表2得到的结论相似，说明遗漏变量、测量误差等带来的内生性问题不会影响上面得出的结论。