面板数据允许我们通过控制固定效应来控制不随时间变化、与解释变量相关的不可观测变量。我们通常认为控制固定效应之后满足外生性假设,对参数的估计是一致的。然而,控制固定效应之后满足的往往是同期外生性假设,而严格外生性假设往往不成立。比如,当因变量对未来的自变量有影响,或者自变量和因变量会部分受到共同的影响,...
关于内生性检验可以看看文献一般很少提到,内生性问题是模型估计结果不一致的原因之一,即不管观测数量如...
总之,在面板数据模型中,内生性假设是一个重要的前提假设。研究者应当意识到内生性可能对估计结果产生偏误,并采取相应方法进行内生性检验和修正,以确保研究的准确性和可靠性。各种内生性检验方法的选择取决于具体的研究问题和数据特征,研究者应根据实际情况选择合适的方法进行分析。©...
***对工具变量的三大检验,一般来说,我们应该先做相关性检验,因为,如果存在弱工具变量,则两阶段最小二乘法的估计结果会比OLS的估计结果更加糟糕。此外,弱工具变量会使内生性检验的Hausman test和外生性检验的Hansen's J的结果产生偏差。*** 1、相关性检验方法 相关性检验是通过构造辅助回归来对工具变量与内生变...
简单地讲,面板数据只能处理掉那些不随时间变化的不可观测变量(与解释变量相关或残差项相关)所带来的内生问题,而对于那些比如随着时间变化但与解释变量相关或残差项相关的内生性问题也需要通过工具变量进行解决。 3. 如果遇到上面说的第二种内生性情形怎么办? 找IV解决。类似于在OLS基础上找IV,但对PANEL的工具应该...
虽然面板数据能够有效处理不随时间而变的个体特征,但如果回归模型包含“内生( endogenousregressors)变量,则需要使用面板工具变量法。实际操作通常可分为两步,即首先对模型进行变换以解决遗漏变量问题(比如,使用固定效应模型FE或一阶差分法然后对变换后的模型使用“二段最小二乘法”(2SLS) ...
面板数据回归分析后,进行稳健性检验是必要的。稳健性检验的方法构建可以从以下几个方面进行:1. 数据调整:根据不同标准对数据进行分类,检验回归结果在数据调整后是否依然显著。例如,根据公司规模调整数据时,可以用总资产(totalassets)或总销售额(totalsales)作为衡量指标。2. 变量替换:使用其他变量...
此外,进行异质性分析也是提升研究质量的必要步骤。通过分析不同群体或不同条件下的研究结果,可以揭示数据背后的复杂性,进一步丰富研究的内涵。综上所述,对于面板数据的分析而言,内生性检验与稳健性检验是确保研究结果准确性和可靠性的关键环节。在设计模型时,研究者应尽力消除内生性问题,并采用多种...
顺便提一下 内生性的本质是 E (x | u)≠0 因为u一般无法观测 所以很难直接检验该假设 ...
检验工具变量的有效性:(1) 检验工具变量与解释变量的相关性如果工具变量z与内生解释变量完全不相关,则无法使用工具变量法;如果与仅仅微弱地相关,。这种工具变量被称为“弱工具变量”(weak instruments)后果就象样本容量过小。检验弱工具变量的一个经验规则是,如果在第一阶段回归中,F统计量大于10,则可不必担心弱工具...