第八章--随机解释变量问题.pptVIP

5、用工具变量进行修正 引入工具变量后得到的回归方程为： 引入工具变量前得到的回归方程为： (1)在小样本下，工具变量法估计量仍是有偏的。 注意：几个重要的概念 (2)工具变量并没有替代模型中的解释变量，只是在估计过程中作为“工具”被使用。 (3)如果模型中有两个以上的随机解释变量与随机误差项相关，就必须找到两个以上的工具变量。但是，一旦工具变量选定，它们在估计过程被使用的次序不影响估计结果。 (4)OLS可以看作工具变量法的一种特殊情况。 (5)要找到与随机扰动项不相关而又与随机解释变量相关的工具变量并不是一件很容易的事 可以用Xt-1作为原解释变量Xt的工具变量。 案例2：居民总消费模型 以居民消费总额JMXF为被解释变量； 以GDP和JMXF(-1)为解释变量； 进行OLS估计。 JMXF(-1)为随机解释变量，且与随机误差项相关； 以政府消费ZFXF作为工具变量，进行IV估计。 数据 OLS估计 IV估计 估计结果 OLS: JMXF = 1001.164757 + 0.1367699684*GDP + 0.7238178139*JMXF(-1) IV: JMXF = 1059.996753 + 0.1584492759*GDP + 0.6655810226*JMXF(-1) IV案例：居民总消费模型 以居民消费总额JMXF为被解释变量； 以GDP和JMXF(-1)为解释变量； 进行OLS估计。 经分析，GDP可能为随机解释变量，且与随机误差项相关； 以政府消费ZFXF作为工具变量，进行IV估计； 以政府消费ZFXF和资本形成ZBXC作为工具变量，进行GMM估计。 数据 解释变量的内生性检验——Hausman检验 如果δ显著为0→v与Y同期无关→v与μ同期无关→ X与μ同期无关→X是同期外生变量； 如果δ显著不为0→ v与Y同期相关→v与μ同期相关→X与μ同期相关→ X是同期内生变量。 Z1外生，与μ不相关 选择Z2作为X 的工具变量 解释变量的内生性检验——Hausman检验 如果δ显著为0→v与Y同期无关→v与μ同期无关→ X与μ同期无关→X是同期外生变量； 如果δ显著不为0→ v与Y同期相关→v与μ同期相关→X与μ同期相关→ X是同期内生变量。 JMXF(-1)外生，与μ不相关 分别选择ZFXF与ZBXC作为 GDP 的工具变量 选择ZFXF作为GDP的工具变量检验GDP是否为内生变量 做如下方程，求残差项V 把残差项V代入方程 Dependent Variable: JMXF Method: Least Squares Date: 09/23/11 Time: 08:13 Sample: 1979 2005 Included observations: 27 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1216.304 280.0190 4.343650 0.0002 GDP 0.330859 0.068394 4.837541 0.0001 JMXF(-1) 0.204714 0.182807 1.119840 0.2743 V 0.297715 0.096391 3.088627 0.0052 R-squared 0.998346 Mean dependent var 23729.26 Adjusted R-squared 0.998130 S.D. dependent var 21866.27 S.E. of regression 945.5075 Akaike info criterion 16.67727 Sum squared resid Schwarz criterion 16.86925 Log likelihood -221.1432 F-statistic 4627.565 Durbin-Watson stat 1.048512 Prob(F-statistic) 0.000000 由分析结果中的V检验，可知GDP是内生性变量 IV估计 用ZFXF作为GDP的工具变量进行分析 软件操作：EVIEWS-----Quick------Estimate Equation Dependent Variable: JMXF Method: Two-Stage Least Squares Date: 09/23/11 Time: 08:27 Sample(adjusted): 1979 2005 Included observations: 27 after adjusting endpoints Instrument list: