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2019-09-29
在Management Science2019年9月的一篇“Political Promotion, CEO Incentives, and the Relationship Between Pay and Payformance”中,看到作者在主回归中用了一个nonlinear-fits-as-instrument 2SLS回归,但不太明白具体是怎么操作的,以及原理为何,搜了一些资料也没怎么找到,因此来向各位求教。

具体而言,文章当中的主要自变量是表示CEO是否获得政治晋升的哑变量Promotion,想要研究的因变量是CEO的薪酬Compensation,同时将Promotion与公司绩效变量ROA、ROS等构造了交互项作为自变量。

但是,由于Promotion可能有内生性,文章中便用了2SLS来处理。分为两步来做:
第一步,以Promotion为因变量,公司业绩、其他财务特征、CEO特征等作为自变量进行了一个Logistic回归,同时加入了两个工具变量,分别是表示是否央企的哑变量和是否有中央ZF更替的哑变量。由此得到了一个拟合的Promotion值。
(原文表述如下:In the first step, we estimate a logit model of the likelihood of political promotion. The dependent variable is Promotion,……Because promotion and compensation are likely determined jointly, we include two instruments for identification. The first is Central government ownership, an indicator variable equal to one if the central government is the ultimate controlling shareholder of the firm. ……The second instrument is Central government turnover, an indicator variable equal to one if the year is 2005 or 2008.)

第二步,进行2SLS回归。第一阶段中将前一步Logistic回归拟合出的Promotion值作为工具变量,并将Logistic回归中的其他外生变量作为控制变量。第二阶段以CEO薪酬Compensation为因变量,第一阶段预测出的Promotion和公司绩效为自变量。
(原文表述如下:In the second step, we apply a 2SLS procedure, where the fitted values of Promotion from the logistic analysis above are used as the instruments in the first stage and all exogenous explanatory variables in the logistic regressions are included as the controls. In the second stage, we regress the natural log of CEO compensation on firm performance and the prediction of Promotion (Promõtion) from the first stage. We use this augmented 2SLS because Promotion is a dummy variable and its determinants likely follows a nonlinear function (Angrist and Pischke 2009).
此处还有一条尾注解释最后这个nonlinear function:As the instruments in the 2SLS are the fitted values from the logistic analysis, the identification essentially relies on the nonlinear logistic analysis where central government ownership and central government turnover are the exogenous instruments. If the nonlinear model provides better deterministic prediction than a linear model, this nonlinear-fits-as-instruments 2SLS has the advantage of resulting more efficient estimation than those using a linear model in the first stage (Newey 1990). We compare the results from this augmented 2SLS with those from using linear fitting or nonlinear directly in the first stage. The comparison is consistent with Newey’s (1990) prediction and thus confirms that our logistic deterministic model for political promotion and the nonlinear-fits-as-instruments 2SLS are the correct procedure to use in this setting.)


这一段我就没怎么看懂了,第二步2SLS的第一阶段中自变量已经是Promotion拟合值,那么它的因变量是什么呢?
第二阶段中Promotion的预测值和Logisitic回归中的Promotion拟合值有什么区别?
以及,文章中说是由于Promotion是哑变量的缘故,才要使用非线性2SLS,那么第二阶段中的自变量——Promotion的预测值也是哑变量,还是类似于概率的(0,1)之间的连续变量呢?
我直接搜文章中所用的nonlinear-fits-as-instrument 2SLS也没搜到什么结果,这个处理方法是否还有什么其他专门的名称?

附上全文供参考。
真心求教各位高手~~十分感谢!!!
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2019-10-7 04:54:49
问题仍然没解决,等待解答~~
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2019-10-7 10:20:26
你是拿翻译器翻译的吗?
The dependent variable is Promotion。。。这句话的意思是以Promotion为因变量。
Promotion的预测值和Logisitic回归中的Promotion拟合值应该是一个意思。
Promotion的预测值是连续变量

还有《基本无害的计量经济学》指出,如果第二阶段线性,即使第一阶段理论上是非线性的,也可以使用普通2SLS,第一阶段不需要搞非线性拟合。因为2SLS依赖的是第一阶段的无偏性,而不是第一阶段的一致性。像你的logit,估计系数渐进一致但不是无偏的,logit的拟合值是不是无偏的呢,,料想也不是,可能连一致都不是。
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2024-10-4 13:57:34
非线性2SLS(Two-Stage Least Squares)方法在Logistic回归中的应用确实是一个比较复杂的主题,尤其是在管理科学和经济学文献中被提及时。你提到的文章使用了非线性拟合作为工具变量的2SLS回归来处理内生性问题,具体操作步骤如下:

### 第一阶段:工具变量的选择与Logistic回归

- **选择工具变量**:文章选择了两个工具变量(是否央企和是否有中央政府更替),这两个变量应该满足相关性和排他性的条件。即它们必须与Promotion有关系但不直接与CEO薪酬(Compensation)有关,以此来保证因果识别的有效性。

- **Logistic回归**:在这个阶段,以Promotion为因变量,使用公司业绩、财务特征、CEO特征以及上述两个工具变量作为自变量进行Logistic回归。Logistic回归适用于处理二分类结果的预测问题,在这里用来估计Promotion的概率。

### 第二阶段:2SLS回归

- **拟合值的使用**:第一阶段得到的是Promotion关于各自变量的预测概率,这个预测概率被视为Promotion的一个非线性“拟合”值。在第二阶段,将这个预测值用作工具变量(而不是原始的Promotion)进行2SLS回归。

- **执行2SLS**:以CEO薪酬Compensation为因变量,使用第一阶段得到的Promotion预测值作为替代Promotion本身的新自变量,同时加入交互项和其他控制变量。这样做的目的是为了减少Promotion内生性带来的偏差问题,因为在理想情况下,工具变量(即Promotion的预测概率)应该只通过影响Promotion来间接影响Compensation。

### 原理

这种方法背后的主要原理是使用工具变量回归来解决潜在的内生性问题。在传统的2SLS框架中,我们假设自变量与误差项不相关;但在实际情况中(如Promotion可能受到未观测到的因素影响),这种假设往往不能成立。通过引入工具变量,并利用其与自变量的相关性和与结果无关的特性,非线性2SLS试图提供一个更准确、无偏的因果关系估计。

这种方法在实证研究中的应用要求研究人员对理论模型有深刻的理解,确保选择的工具变量既相关又排他,同时能够正确地执行和解释多阶段回归分析。

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