因此,在遗漏重要解释变量导致内生性时,如果被遗漏的变量是序列相关的,用内生变量的滞后项作为工具变量并不能得到系数的一致性估计。 2. 滞后项作为工具变量的适用条件 Bellemare et al.(2017)指出,当模型存在不可观测的因素时,如果能同时满足以下两个条件(即满足图C所示的有向无环图),则可以用作为的工具变量。
因此,在遗漏重要解释变量导致内生性时,如果被遗漏的变量是序列相关的,用内生变量的滞后项作为工具变量并不能得到系数的一致性估计。 2. 滞后项作为工具变量的适用条件 Bellemare et al.(2017)指出,当模型存在不可观测的因素时,如果能同时满足以下两个条件(即满足图C所示的有向无环图),则可以用作为的工具变量。
因此,用内生变量的滞后项作为工具变量无法解决内生性问题。 1.2 数理分析 我们根据上图 B 建立如下模型,来说明在这种情况下,用 替换 无法解决内生性导致的系数估计偏误。 在该模型中,Y 受到 X 和不可观测因素 U 的影响,X 受到其滞后一期值和不可观测因素 U 的影响,U 是序列相关的。我们的目标是估计系数 ...
Bellemare et al.(2017)指出,当模型存在不可观测的因素时,如果能同时满足以下两个条件(即满足图C所示的有向无环图),则可以用Xt-1作为Xt的工具变量。 A1:不可观测因素不存在序列相关; A2:内生变量是平稳的自回归过程。 即便如此,在使用内生变量的滞后项作为工具变量时仍需十分谨慎。一方面,该因素是不可观测...
因此,用内生变量的滞后项作为工具变量无法解决内生性问题。 1.2 数理分析 我们根据上图 B 建立如下模型,来说明在这种情况下,用 替换 无法解决内生性导致的系数估计偏误。 在该模型中,Y 受到 X 和不可观测因素 U 的影响,X 受到其滞后一期值和不可观测因素 U 的影响,U 是序列相关的。我们的目标是估计系数 ...