Kleinstquadratemethode, zweistufige

Schätzverfahren (engl. Two Stage Least Squares, 2SLS), das eingesetzt wird, wenn eine oder mehrere erklärende Variablen mit den Störterm eines linearen Regressionsmodells korreliert sind und je endogener erklärender Variable mehr als eine Instrumentenvariable vorliegt. Diese Schätzmethode setzt Linearität des Modells voraus und wird häufig bei der Schätzung einer Gleichung eines interdependenten Mehrgleichungsmodells verwendet.

In einem ersten Schritt werden dabei jeweils die mit dem Störterm korrelierten Variablen auf alle exogenen Variablen der Gleichung und alle Instrumente regressiert. Die aus diesen Hilfsregressionen geschätzten Werte für die endogenen Regressoren, die als Linearkombination exogener Variablen nicht mit dem Störterm korreliert sind, werden dann in einem zweiten Schritt an Stelle der endogenen Regressoren ins Ursprungsmodell eingesetzt und das so entstehende neue Modell geschätzt.

Bei 2SLS handelt es sich um ein sog. Schätzverfahren mit beschränkter Information, da die Informationen über die Gesamtstruktur des Modells nicht ausgenutzt werden.

Vgl. auch Kleinstquadratemethode, dreistufige.