1. 目标和内容的不同 · 内生性检验:检验模型中的变量是否存在内生性,即是否存在双向因果关系。其目的是确保因果推断的有效性和可信度。 · 稳健性检验:检验模型对数据特征和建模假设变化的敏感性。其目的是确保模型结果不受数据异常值、非正态分布或模型选择的影响。 2. 应用领域的不同 · 内生性检验:主要...
内生性检验主要检验模型中的变量是否存在内生性,确保因果推断的有效性和可信度,主要应用于经济学中的因果推断;稳健性检验则主要检验模型对数据特征和建模假设变化的敏感性,确保模型结果不受异常值等影响,广泛应用于经济学和统计学中的各种统计方法。 稳健性检验与内生性检验...
双重差分法(DID):通过比较处理组和非处理组在政策实施前后的变化,来控制时间固定效应和组间差异,从而消除内生性问题。 倾向得分匹配:计算每个观察值接受处理的概率(倾向性得分),然后将具有相似倾向性得分的处理组和对照组进行匹配,以控制混杂因素。📊 稳健性检验:进一步证实基准回归中解释变量对被解释变量的影响。常...
内生性问题指的是在统计分析中,解释变量与被解释变量之间存在由于遗漏变量、测量误差、同时性偏差或逆向因果关系导致的关联,使得模型估计产生偏误。内生性是因果推断中的一个核心问题,它会使得回归结果产生偏误,影响研究的有效性。内生性问题理论上无法完全消除,但可以通过各种方法进行缓解。 而稳健性检验,则是在已...
内生性检验关注的是模型中的解释变量是否具有内生性,即是否与误差项相关。 稳健性检验则旨在评估估计结果在不同条件下的稳定性和可靠性。 两者在统计分析和经济研究中都具有重要的意义,但关注点和检验方法有所不同。在进行相关研究时,我们需要根据具体情况选择合适的检验方法,以确保研究结果的准确性和可靠性。
🔍 稳健性检验: 1️⃣ 解决内生性问题:采用工具变量法进行实证估计。 2️⃣ 更改回归方法:除了面板数据的固定效应,还可以尝试OLS、GMM等方法。 3️⃣ 替换指标的估计方法:例如将X指标换为相对值,Y的衡量方法也可用相对值或增长率。 4️⃣ 剔除异常值:使用缩尾法。
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定义:使用不同类型的回归模型进行分析,以检验结果的稳健性。 logit回归:适用于被解释变量为分类变量的情况。 Tobit回归:适用于被解释变量受限于某个上下限的情况。 PSM:用于减少内生性或样本不平衡带来的偏误。 负二次项回归:适用于被解释变量是计数变量或事件发生概率不一致的情况。
在稳健性检验中，我们可以通过扩宽时间长度或者缩短时间长度来检验我们的结论。6.1 扩展时间窗口 仇童伟 ...
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