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如題 在遇到潛在內生性問題時,第一個直覺就是找工具變數(Instrumental Variable)進行估計 假使模型為 Y=B_0+B_1X+u,潛在IV令為W 目前使用stata打 corr Y X W (這方法有待商榷) 觀察彼此的 correlation,挑選那些Corr(Y,W)小的及Corr(X,W)大的來試圖當工具變數 但目前用自己想的變數或上述方式皆未找到適合的工具變數。 我目前的X由於一些因素,其每年的數值皆一樣(僅有i沒有t) 故使用Correlated Random Effects來做估計 想請教各位,在Panel Data的資料型式有其他方法解決內生性問題嗎? --



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※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Economics/M.1494128282.A.D37.html
1F:推 redsa12: 你的做法有蠻多錯誤的地方。第一 corr(y,w)=corr(xb+u,w) 05/07 12:19
2F:→ redsa12: =b*corr(x,w)+corr(u,w),如果b是正的話就一定會比 05/07 12:19
3F:→ redsa12: corr(x,w)大。IV要符合的是corr(u,w)=0, corr(x,w)=/=0。 05/07 12:19
4F:→ redsa12: 跟corr(y,w)的大小沒有關係。 05/07 12:20
5F:→ redsa12: 第二,從corr來看IV適不適合是不對的做法,因為IV要符合 05/07 12:20
6F:→ redsa12: 的是先驗上/邏輯上的外生性,而非樣本中的外生性。 05/07 12:21
7F:→ redsa12: 最後 正確的作法是用Hausman test。在Stata中非常簡單, 05/07 12:21
8F:→ redsa12: 只要ivreg 2sls y (x=w)之後再接一行endog就可以了。這個 05/07 12:21
9F:→ redsa12: test的邏輯是b(ols)和b(IV)在統計上有沒有顯著不同,如果 05/07 12:22
10F:→ redsa12: 有的話就代表ols的前提E[X'u]=0不成立,所以需要使用IV 05/07 12:22
11F:→ redsa12: 而IV的挑選只能從邏輯上去判斷適不適合。 05/07 12:23
12F:→ redsa12: 更正:b是正的(X) b比1大(O) 05/07 12:24
謝謝你的寶貴時間!我會根據您講的來test & 練習找先驗上/邏輯上的IV。
13F:推 djching: 你應該先討論的內生性可能的來源 再來看panel data 能提 05/07 14:28
14F:→ djching: 供什麼幫助 05/07 14:29
好的!之後也許會再把我的問題講得更具體。 ※ 編輯: Fehan (1.162.43.9), 05/07/2017 20:32:51







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