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2010-06-07
一直对这个问题比较困惑:如果一个变量是合适的工具变量,那么直接将其作为控制变量加入到回归方程中会有什么样的后果?
也曾经和同学讨论过,大家觉得结果不会差太多。但究竟为什么,也没有逻辑上让人相信的解释。
最近自己做一个实证研究。工具变量回归得到的关键变量的系数是十分不显著的,但在将原本作为工具变量的外生变量直接在回归中控制之后,结果发现potential endogenous variable在5%水平显著了。
不知道关于这个问题大家有没有想过,如果有好想法的欢迎交流~~
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2010-6-7 14:46:13
个人认为工具变量不应该直接作为解释变量放进去回归 因为好的工具变量要求它只通过内生解释变量而对因变量产生间截影响 不能直接影响因变量的 工具变量的本质是两阶段最小二乘回归 用的是内生变量对工具变量和其实外生解释变量回归的拟和值做第二阶段回归的 基于这个原因我也不主张采用内生变量的滞后项做工具变量 这样不如直接把模型就设置成分布滞后模型
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2010-6-7 15:08:54
2# binggol
所以一旦同时控制内生变量和可作为工具变量的外生变量,那么外生变量就不应该显著了!我的一个疑问是,为什么这样控制以后,内生变量还是显著呢?而在IV的结果中,这个内生变量是不显著的。怎么理解这个看似矛盾的地方?
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2010-6-8 09:35:58
wxx1111 发表于 2010-6-7 11:23
一直对这个问题比较困惑:如果一个变量是合适的工具变量,那么直接将其作为控制变量加入到回归方程中会有什么样的后果?
也曾经和同学讨论过,大家觉得结果不会差太多。但究竟为什么,也没有逻辑上让人相信的解释。
最近自己做一个实证研究。工具变量回归得到的关键变量的系数是十分不显著的,但在将原本作为工具变量的外生变量直接在回归中控制之后,结果发现potential endogenous variable在5%水平显著了。
不知道关于这个问题大家有没有想过,如果有好想法的欢迎交流~~
They are quite different and motivated by different perspectives.
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2010-6-8 10:20:05
2楼的,在时间序列中,把滞后变量作为工具变量和分布滞后模型从概念上说存在本质上的差别;其次即使在矩阵计算中,滞后变量作为工具变量时是与原变量作为交叉相乘矩阵纳入到计算中的,而不是像分布滞后中的单独计算。还有应该是2SLS本质上是IV估计。

个人觉得,这个问题首先由于两种回归概念的出发点不同,所以结果未必相同;其次,当有多个工具变量时候,如果用工具变量就变成2SLS回归,只有一个回归项,但如果把这些工具变量直接进行回归时,就有多个回归项,这里又有很大的差别;再次单从数据上分析,运用工具变量和直接进行回归的数据上的差异肯定明显,因而结果又可能存在差异。
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2016-2-5 17:01:54
jiangjgang1 发表于 2010-6-8 10:20
2楼的,在时间序列中,把滞后变量作为工具变量和分布滞后模型从概念上说存在本质上的差别;其次即使在矩阵计 ...
想问一下 如果只有一个iv 还能用2sls么?如果不能的话,用滞后项做iv,就是要生成两期的lag了?
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