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este video cubre la identificación en modelos de mínimos cuadrados en dos etapas al final de este video deberías ser capaz de determinar si un modelo de variables instrumentales está subidentificado, sobredimensionado o exactamente identificado e identificar los efectos de la subidentificación, sobredimensión y identificación exacta en la capacidad de estimar un modelo así que como un breve repaso a los mínimos cuadrados en dos etapas introducidos en otro video supongamos que nos gustaría encontrar el efecto causal de x sobre y pero tenemos la preocupación de que nuestra variable independiente x es endógena eso hará que la estimación de ols de beta 1 esté sesgada y por lo tanto nos gustaría encontrar un instrumento z para x estimamos una primera etapa donde regresamos la variable independiente endógena sobre el instrumento z y luego estimamos una segunda etapa donde reemplazamos la variable independiente endógena x con su valor predicho x sombrero de la primera etapa y mostramos en el video anterior que esto corregiría el sesgo siempre que z sea un instrumento válido
