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ivregress中用gmm还是2sls或liml？
heric221
22023 11
2015-05-26
疑问：为什么IV估计中，同样的工具变量，不同的方法，差别这么大（见运行结果）？

问题已经得到解决，主要是样本量过小造成的。
复制代码
运行结果比较：

-------------------------------------------------------------------------------

                      (1)                (2)                (3)                  (4)   

                   eq_ols          eq_2sls        eq_gmm         eq_liml   

-------------------------------------------------------------------------------

turn            -0.733***     -1.246***    -1.209***     -1.255***

                  (0.120)          (0.197)         (0.188)          (0.199)   


gear_ratio    3.033          -0.315            0.130           -0.369   

                  (1.533)         (1.863)          (1.755)         (1.871)   


_cons         41.218***   71.665***    68.892***      72.160***

                 (8.572)         (12.687)        (12.060)        (12.782)   


-------------------------------------------------------------------------------

N                    74               74                  74                  74   

-------------------------------------------------------------------------------

Standard errors in parentheses

* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001











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heric221
2015-5-26 13:03:41
如果是系数、标准误略有差异，还可以理解。
可同样的变量及工具变量，不同的方法，系数符号都发生了变化，不知是怎么回事？
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andruw
2015-5-27 06:10:13
heric221 发表于 2015-5-26 13:03
如果是系数、标准误略有差异，还可以理解。
可同样的变量及工具变量，不同的方法，系数符号都发生了变化， ...
我的理解是：
在满足某些特定假设下，不同的estimator估计的系数在asymptotical的意义上应该是一致的。在稍微放松假设的情况下，我们可以认为在大样本情况下得出的结论是一致的。
回到stata自带的auto.dta数据：
1. 样本太小（N=74）
2. IV是否有效值得商榷。

单纯讨论方法：
与其他estimator相比，GMM只需矩条件，而不需其他额外的假设。
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heric221
2015-5-27 08:07:32
andruw 发表于 2015-5-27 06:10
我的理解是：
在满足某些特定假设下，不同的estimator估计的系数在asymptotical的意义上应该是一致的。在 ...
非常感谢，居然忘了渐进分布规定的样本量这一重要因素。
在大样本情况下，这几种方法得出的结论没什么区别。

在小样本情况下，这三种参数估计量的符号出现矛盾的情形，我的理解是：2sls估计中，STATA自动将模型中所有外生变量作为工具变量，人为增加的共线性造成的。
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蓝色
2015-5-27 08:37:46
关于为什么要把所有的外生变量作为工具变量，这不是stata软件的问题
是根据计量经济学理论来确定的，软件是根据理论来的。
否则系数估计是有偏的。你可以看下面的链接的解释。或者直接看 Baltagi, B. H. 2011. Econometrics. New York: Springer  书中解释
（所有软件应该都是那样去做的。）


Must I use all of my exogenous variables as instruments when estimating instrumental variables regression?
http://www.stata.com/support/faqs/statistics/instrumental-variables-regression/
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heric221
2015-5-27 09:56:24
蓝色 发表于 2015-5-27 08:37
关于为什么要把所有的外生变量作为工具变量，这不是stata软件的问题
是根据计量经济学理论来确定的，软件是 ...
这个链接太好了，非常感谢。
里面对为什么要将外生变量也作为工具变量进行了说明，看完后，我就在想另一个问题：
为什么进行系统GMM估计时，没有将外生变量作为水平方程的工具变量？
关于这一问题，您能告诉我您的理解吗？
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