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工具變量法
鎖定
- 中文名
- 工具變量法
- 外文名
- instrumental variable
工具變量法英文術語
instrumental variable
工具變量法工具變量
作為工具變量,必須滿足下述四個條件:
(1)與所替的隨機解釋變量高度相關;
(2)與隨機誤差項不相關;
(3)與模型中其他解釋變量不相關;
(4)同一模型中需要引入多個工具變量時,這些工具變量之間不相關。
工具變量法變量法簡介
工具變量法缺點
工具變量法的關鍵是選擇一個有效的工具變量,由於工具變量選擇中的困難,工具變量法本身存在兩方面不足:
工具變量法內生解釋變量
一、遺漏變量
二、測量誤差
三、聯立性
第三種情況是無法解決的,前兩種可以採用工具變量(IV)法。IV帶來的壞處是估計方差的增大,也就是説同時採用OLS和IV估計,則前者的方差小於後者。但IV的應用是有前提條件的:1.IV與內生解釋變量相關,2.IV與u不相關。在小樣本情況下,一般用內生解釋變量對IV進行迴歸,如果R-sq值很小的話,一般t值也很小,所以對IV質量的評價沒有大的問題,但是當採用大樣本時,情況則相反,往往是t值很大,而R-sq很小,這時如果採用t值進行評價則可能出現問題。這時IV與內生解釋變量之間的相關程度不是太大,但是如果與u之間有輕微的相關的話,則:1、導致很大的不一致性;2、有偏性,並且這種有偏性隨着R-sq趨於0而趨於OLS的有偏性。
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