工具变量检验,工具变量法的基本思路

工具变量检验,工具变量法的基本思路

1.首先检验解释变量是否是内生的。 使用工具变量法的前提是内生解释变量的存在，即随机扰动项中存在与解释变量相关的变量。检验采用的是"豪斯曼检验"。如果H1被拒绝，工具变量检验基于毛杰等（2019）以分税偏差度为工具为分税变量，本文用当年全国其他省份地级市平均城镇投资债券发行额减去当地城镇投资债券发行额，即城镇投资债券发行额的偏差程度，作为工具变量，取

通过进行"冗余检验"，检验滤除其他协聚变量对滞后的影响后，内生变量与可能的冗余工具变量之间的矩阵叉积的秩是否为0。 iii)过度辨识测试在正确辨识的情况下，目前还无法测试仪器向仪器变量的转换方法(2)：弱仪器变量仪器变量方法(2)：弱仪器变量世界上没有完美的测量方法，因为所有测量方法和模型都依赖于一定的前提假设。 因此，在估计了计量经济模型之后，通常需要

第6课工具变量回归工具变量回归OLS经典地假设所有解释变量和随机误差项彼此不相关。 Cov(ui,Xi)=0如果解释变量先对相关，则OL估计器是非均匀的，即即使样本量很大，OL估计器工具变量检验方法总结如下：首先，进行hausman检验。 无论所有变量是否都是外生变量，H0：所有解释变量都是外生变量；P=0则拒绝原假设。其次，如果工具变量的数量>内生变量，就会出现过度识别。 生活

②如果工具变量的数量大于内生变量的数量，则可以采用过度识别检验。过度识别检验只是判断工具变量外生性的必要条件，但不是充分条件。 简而言之，您现在有一个内生变量。表6报告了两阶段(2SLS)回归结果。 可以看出，该工具变量与区域腐败程度存在显着正相关，并且通过了弱工具变量检验和不可辨识检验，主回归结果稳健。 表6-工具变量检查

弱工具变量检验检验工具变量的有效性。首先要检验工具变量的相关性。 当存在弱工具变量问题时，2SL估计不仅难以纠正OL估计的偏差，而且由于标准差较大，效率较低，导致"扰动项iid"，即不存在异方差：用AndersonLM统计量来检验不产生扰动项ii的假设，即允许存在异方差性：使用Kleilbergen-PaaprkLM统计来测试如何解决：如果没有