第十五章工具变量估计与TSLS-4

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

【爱文库】核心用户 By微0渺 上传
y1=b0+b1y2+b2z1+b3z2+u 假定有两个备选变量z3 和z4:
若Cov(z3, u)=0;Cov(z4, u) =0,同时利用z3 和 z4作为工具变量,估计结果更有效! 工具外生性不能检验,工具变量中可能有些不 是外生的,会导致估计量不一致! 过度识别检验目的就是考察工具变量是否都是 外生的
【爱文库】核心用户 By微0渺 上传

自相关检验

时间序列和截面数据,TSLS估计没有区别 自相关检验



对于模型: yt=b0+b1x1t+…+bkxkt+ut 利用工具变量对模型进行TSLS估计,得到残差û t 同样利用工具变量对下面模型进行TSLS估计: yt=b0+b1x1t+…+bkxkt+û -1+残差 (1) t 检验H0:=0,拒绝则存在AR(1)自相关 AR(q)自相关检验,模型(1)中引入û 的q阶滞后。 t
【爱文库】核心Fra Baidu bibliotek户 By微0渺 上传

ˆ 用简化模型的残差 v2 代替v2 ˆ2 y1=b0+b1y2+b2z1+b2z2+d1 v+e

模型中b系数的估计结果等同于TSLS估计 检验H0:d1=0 y1=b0+b1y2+b2z1+b2z2+d1(y2-ŷ2)+e =b0+g1y2+b2z1+b2z2-d1ŷ2+e
【爱文库】核心用户 By微0渺 上传

更一般的思路:

y1=b0+b1y2+b3z1+b4z2+u 外生变量z1, z2, z3, z4 若u已知,估计模型:
u对z1, z2, z3, z4回归

u未知,用TSLS回归的残差û 代替:


û对z1, z2, z3, z4回归 得到可决系数R2,计算统计量nR2 nR2~ 2(1) 为什么自由度是1,而不是4? 外生变量虽然有4个,但对于y2,多出的工具变量只 有1个。
【爱文库】核心用户 By微0渺 上传

一般情况:




若结构方程中有m个内生变量,备选IV有m+q 个,即有m+q个可能的外生变量没有包含在结 构方程中。 利用m+q个工具变量对模型进行TSLS估计,得 到残差û 将残差û 对所有外生变量(包括结构方程中外生 变量)回归,得到可决系数R2 计算统计量nR2
【爱文库】核心用户 By微0渺 上传
估计简化模型:
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ y2 p 0 + p1z1 + p 2 z2 + p 3 z3 + p 4 z4 + v2 ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ y2 0 + 1z1 + 2 z2 + 3 z3 + 4 z4 + v3

估计模型: ˆ y1=b0+b1y2+b2y3+b3z1+b4z2+d1 v2+d2 v+u ˆ3 检验H0:d1=d2=0

【爱文库】核心用户 By微0渺 上传

简单思路:


若z3 和z4都是有效工具变量,分别以其作为IV, TSLS估计量都具有一致性,估计值差异不大 若估计值差异很大,必有一个不是外生的 问题:



不知道哪个不是外生的 两个工具变量都不是外生的时,TSLS估计量都不具有一致 性,两个不一致的估计可能刚好差别不大 难以从统计上检验何为差别较大
【爱文库】核心用户 By微0渺 上传

过度识别约束检验

考虑模型: y1=b0+b1y2+b2z1+b3z2+u

若y2有一个有效的工具变量,称模型恰好识别 若y2有效工具变量多于一个,称模型过度识别 若被排除掉的外生变量个数多于作为解释变量的内 生变量个数,且IV相关性满足,则过度识别

一般情形:

nR2 ~ 2(q) 大于临界值,拒绝原假设,有工具变量不是外生的 小于临界值,可以认为所有工具变量都是外生的
【爱文库】核心用户 By微0渺 上传
TSLS中的异方差和自相关问题

异方差检验:



同方差假定: Var(u|z)=E(u2|z)=2 z包含所有外生变量,但不包含内生变量 异方差检验: û2对所有外生变量回归,检验系数的联合显 著性 不能用Eviews的异方差检验程序块!

等同方法:引入简化模型中y2的拟合值ŷ2 :
g1=b1+d1

若可能存在异方差,使用异方差稳健t统计量
【爱文库】核心用户 By微0渺 上传

多个内生变量的内生性检验


考虑模型: y1=b0+b1y2+b2y3+b3z1+b4z2+u 检验y2和y3内生性,外生变量z1, z2, z3, z4


一种简单的实施方法(内生性检验)

考虑第一步回归的简化模型: y2=p0+p1z1+p2z2+p3z3+p4z4+v2



z1, z2, z3和z4外生: Cov(y2, u) 0Cov(v2, u) 0 检验Cov(v2, u) 0等同于检验:H0:d1=0 u=d1v2+e 或者: y1=b0+b1y2+b2z1+b2z2+d1v2+e (1) 假定y2是内生的,模型(1)的估计过程中还存在内 生性问题吗?
相关文档
最新文档