公司金融研究中的内生性问题处理方法与进展
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•
Cov( x, ) 0 ?
Stata commands: eivreg | sem | logitem | simex | cme | Ewreg | XTEWreg
衡量偏误
Measurement Error (ME): 一场争论
• 融资约束假说与投资-现金流敏感性
– – – – Fazzari et al. (1988) |JEL|，Kaplan and Zingales (1997) |QJE|， Fazzari et al. (2000) |QJE|，Kaplan and Zingales (2000) |QJE|， Erickson and Whited (2000) |JPE|，Alti (2003) |JF|, Erickson and Whited (2012) |RFS|
何谓内生性？
• 内生性：在回归分析中，干扰项和解释变量相关
y 0 1 x1 2 x2 k xk
多数人的 处理方法:
• 回顾：确保估计量具有一致性的条件
– 随机抽样
摆 Pose !
(y, x1, x1,
,xk )
– 满秩 rank (X ' X ) k – 外生 Cov( X , ) 0 or E[ x1, x1,
衡量偏误
Measurement Error (ME): 简介
True model : y x* u
Empirical model : y x
x x* , E[ ] 0
y x* u (x ) u x u x
• 遗漏变量
– 理论分析和前期文献中提到的重要变量 – 自我选择偏误
• 衡量偏误
– Fazzari et al. (1988, JEL): 投资-现金流敏感性
Investit =i +1Qit + 2CashFlowit + it
Refs：Fazzari et al. (1988) |JEL|，Kaplan and Zingales (1997) |QJE|，
– 尽量使用“丰满”一点的模型(要熟悉相关理论和文献) – IV or GMM (如何找？)
遗漏变量
Omitted Variable bias: 一个例子
• 房租的决定因素
Renti 1Controlsi 2 Hourse_pricei i
– Q1: 是否存在内生性问题？ – A1: 有可能，政策变量可能被遗漏了. – Q2: 怎么办？ – A1: IV, 家庭收入 Income – A2: IV, 地区虚拟变量 d1, d2, d3, ……
公司金融中的内生性问题：如此之多!
• 一些值得考虑的问题
– 相关关系 因果关系？ – 自然实验
• 一些潜伏着内生问题的研究主题
– 资本结构、投资行为、现金持有、公司价值(Tobin’s Q ) – 股权结构与公司价值 (maybe伪回归) – 经营绩效与社会责任 (因果关系不明朗) – 投资-现金流敏感性 (衡量偏误) – 股权激励、内部控制 (self-selection) – 建立政治关联有助于改善公司业绩吗？ (self-selection) – 交叉上市具有治理效应吗？ (self-selection)
乐 怕
于 被 问 问 及 及
“ 内 生 性 问 题 ”
•
内生性问题的处理方法
– IV-GMM – 面板数据模型(Panel Data)
– Heckman 选择模型、Treatment effect 模型
– 倍分法 (DID)、倾向得分匹配分析 (PSM) – 自然实验：断点回归设计 (RDD) – 结构方程模型 (SEM)
– Erickson and Whited(2012) |RFS| Average q v.s. Marginal q • 对比了 HGMM, Dynamic Panel Data, IV • 提出了 Minimum Distance Technique (Stata codes) • Stata commands: | Ewreg | XTEWreg |
？
Estimate : y 1 x1
u2Baidu Nhomakorabea
if Corr( x2 , x1 ) 0, then Corr(u2 , x1 ) 0， Endog!
• 评论：
– 多数情况下，遗漏变量是我们的 |无奈之举| – 更多的情况下，我们都表现为 |过度自信| 或 |掩耳盗铃|
• 解决方法：
山东大学
公司金融中的内生性问题： 处理方法与进展
连玉君
中山大学 岭南学院
电邮：arlionn@163.com
2015年5月9日
提纲
• • 公司金融中的内生性问题：如此之多！ 内生性问题的来源
– 遗漏变量 (模型设定偏误) – 衡量偏误(变量的衡量) – 联立方程组 (双向因果)
审 投
稿 时 ， 我 稿 时 ， 我
Fazzari et al. (2000) |QJE|，Kaplan and Zingales (2000) |QJE|， Erickson and Whited (2000) |JPE|，Alti (2003) |JF|
遗漏变量
Omitted Variable bias: 简介
True : y 1 x1 2 x2 u1
I it CFit Q it 0 1 it 2 Kit 1 Kit 1
• T. Whited 的处理方法:
– Higher Order Moments GMM (HGMM) | Signs Estimator (SigE)
, xk ] 0
• 内生性的后果
– 统计角度而言：OLS (MLE) 估计结果有偏 (不是我们想要的结果) – 实践角度而言：经验结果存在多种可能的解释 (并非“因果”推断) 审稿人可以提出多种可能导致你的实证结果的解释
内生性问题的可能来源
• 互为因果
– 资本结构、投资行为、现金持有、Tobin’s Q
Cov( x, ) 0 ?
Stata commands: eivreg | sem | logitem | simex | cme | Ewreg | XTEWreg
衡量偏误
Measurement Error (ME): 一场争论
• 融资约束假说与投资-现金流敏感性
– – – – Fazzari et al. (1988) |JEL|，Kaplan and Zingales (1997) |QJE|， Fazzari et al. (2000) |QJE|，Kaplan and Zingales (2000) |QJE|， Erickson and Whited (2000) |JPE|，Alti (2003) |JF|, Erickson and Whited (2012) |RFS|
何谓内生性？
• 内生性：在回归分析中，干扰项和解释变量相关
y 0 1 x1 2 x2 k xk
多数人的 处理方法:
• 回顾：确保估计量具有一致性的条件
– 随机抽样
摆 Pose !
(y, x1, x1,
,xk )
– 满秩 rank (X ' X ) k – 外生 Cov( X , ) 0 or E[ x1, x1,
衡量偏误
Measurement Error (ME): 简介
True model : y x* u
Empirical model : y x
x x* , E[ ] 0
y x* u (x ) u x u x
• 遗漏变量
– 理论分析和前期文献中提到的重要变量 – 自我选择偏误
• 衡量偏误
– Fazzari et al. (1988, JEL): 投资-现金流敏感性
Investit =i +1Qit + 2CashFlowit + it
Refs：Fazzari et al. (1988) |JEL|，Kaplan and Zingales (1997) |QJE|，
– 尽量使用“丰满”一点的模型(要熟悉相关理论和文献) – IV or GMM (如何找？)
遗漏变量
Omitted Variable bias: 一个例子
• 房租的决定因素
Renti 1Controlsi 2 Hourse_pricei i
– Q1: 是否存在内生性问题？ – A1: 有可能，政策变量可能被遗漏了. – Q2: 怎么办？ – A1: IV, 家庭收入 Income – A2: IV, 地区虚拟变量 d1, d2, d3, ……
公司金融中的内生性问题：如此之多!
• 一些值得考虑的问题
– 相关关系 因果关系？ – 自然实验
• 一些潜伏着内生问题的研究主题
– 资本结构、投资行为、现金持有、公司价值(Tobin’s Q ) – 股权结构与公司价值 (maybe伪回归) – 经营绩效与社会责任 (因果关系不明朗) – 投资-现金流敏感性 (衡量偏误) – 股权激励、内部控制 (self-selection) – 建立政治关联有助于改善公司业绩吗？ (self-selection) – 交叉上市具有治理效应吗？ (self-selection)
乐 怕
于 被 问 问 及 及
“ 内 生 性 问 题 ”
•
内生性问题的处理方法
– IV-GMM – 面板数据模型(Panel Data)
– Heckman 选择模型、Treatment effect 模型
– 倍分法 (DID)、倾向得分匹配分析 (PSM) – 自然实验：断点回归设计 (RDD) – 结构方程模型 (SEM)
– Erickson and Whited(2012) |RFS| Average q v.s. Marginal q • 对比了 HGMM, Dynamic Panel Data, IV • 提出了 Minimum Distance Technique (Stata codes) • Stata commands: | Ewreg | XTEWreg |
？
Estimate : y 1 x1
u2Baidu Nhomakorabea
if Corr( x2 , x1 ) 0, then Corr(u2 , x1 ) 0， Endog!
• 评论：
– 多数情况下，遗漏变量是我们的 |无奈之举| – 更多的情况下，我们都表现为 |过度自信| 或 |掩耳盗铃|
• 解决方法：
山东大学
公司金融中的内生性问题： 处理方法与进展
连玉君
中山大学 岭南学院
电邮：arlionn@163.com
2015年5月9日
提纲
• • 公司金融中的内生性问题：如此之多！ 内生性问题的来源
– 遗漏变量 (模型设定偏误) – 衡量偏误(变量的衡量) – 联立方程组 (双向因果)
审 投
稿 时 ， 我 稿 时 ， 我
Fazzari et al. (2000) |QJE|，Kaplan and Zingales (2000) |QJE|， Erickson and Whited (2000) |JPE|，Alti (2003) |JF|
遗漏变量
Omitted Variable bias: 简介
True : y 1 x1 2 x2 u1
I it CFit Q it 0 1 it 2 Kit 1 Kit 1
• T. Whited 的处理方法:
– Higher Order Moments GMM (HGMM) | Signs Estimator (SigE)
, xk ] 0
• 内生性的后果
– 统计角度而言：OLS (MLE) 估计结果有偏 (不是我们想要的结果) – 实践角度而言：经验结果存在多种可能的解释 (并非“因果”推断) 审稿人可以提出多种可能导致你的实证结果的解释
内生性问题的可能来源
• 互为因果
– 资本结构、投资行为、现金持有、Tobin’s Q