حضور متغیرهای درون‌زا در مدل‌های آماری ناسازگاری و اریبی برآوردگرهای معمول پارامترهای مدل را به دنبال دارد. روش‌های متعددی در این حالت ارائه شد که مشکل ناسازگاری و اریبی را تنها برای حالت بزرگ نمونه‌ای حل کرده‌اند. یکی از این روش‌ها مبتنی بر استفاده از متغیر ابزاری است که باعث حذف درون‌زایی متغیر مورد مناقشه می‌شود. روشی دیگر برای برآورد پارامتر مدل‌های رگرسیون درون‌زا، روش کمترین توان‌های دوم دو مرحله‌ای است که دقت بهتری نسبت به روش کمترین توان‌های دوم معمولی دارد. اما براوردگر حاصل از این روش نیز تنها در حالت بزرگ نمونه‌ای نااریب و سازگار است. مقاله حاضر روش‌های نوینی برای رفع این نقص‌ها ارائه می‌کند. به‌طور دقیقتر، به منظور افزایش دقت برآورد در مدل موردنظر، نوشته حاضر سه روش کمترین توان‌های دوم دو مرحله‌ای تکراری، دو مرحله‌ای جکنایف و دو مرحله‌ای کالبیده را در حالت اندازه نمونه متناهی پیشنهاد می‌دهد. برای ارزیابی عملکرد روش‌های ارائه شده مطالعه شبیه‌سازی انجام خواهد شد. علاوه بر این، با استفاده از داده‌های هزینه و درآمد ایران، گردآوری شده در سال ۱۳۹۰، نحوه عملکرد برآوردهای پیشنهادی مورد مقایسه قرار می‌گیرد.