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文檔簡介
1、第十章 內(nèi)生性與矩估計10.1 X10.1 X為隨機變量的回歸為隨機變量的回歸10.2 X10.2 X和和e e相關(guān)的情況相關(guān)的情況10.3 10.3 矩估計矩估計10.4 10.4 設(shè)定檢驗設(shè)定檢驗10.1 X為隨機變量的回歸 簡單回歸假定:A10.1 線性設(shè)定A10.2 隨機抽樣(無序列相關(guān))A10.3 E(e|x)=0 (cov(e,x)=0)A10.4 x取至少兩個不同的值A(chǔ)10.5 同方差A10.6 e服從正態(tài)分布有限樣本性質(zhì):在A10.1A10.6下 BLUE 2的估計量是無偏的 推斷方法和區(qū)間估計有效大樣本性質(zhì):A10.3* E(e)=0,cov(x,e)=0 OLS是一致估計量
2、 無論e是否服從正態(tài),區(qū)間估計和推斷仍有效 若cov(x,e)!=0,x和e相關(guān),則OLS不具有一致性當違背A10.3時 Cov(x,e)!=0 OLS估計量有偏且不一致10.2 內(nèi)生性(Endogenous ) 內(nèi)生性 當解釋變量x和隨機誤差項e相關(guān)時,解釋變量x稱為“內(nèi)生的”,或內(nèi)生變量 當解釋變量x和隨機誤差項e不相關(guān)時,解釋變量x稱為“外生的(exogenous)”,或外生變量 內(nèi)生性的情形 測量誤差或替代變量 遺漏變量(第六章) 聯(lián)立方程偏差 (第十一章)測量誤差*12*1212212yxxu(u)(u)=eyxvxxyxvxvx令 為年儲蓄, 為年收入, 為收入的一個測度*2222
3、2ucov(x,e)E(xe)E(xu)(vu)E(u )0 10.3 矩估計 (Method of Moments, MM)10.3 矩估計 什么是矩(moment)kki2222ikkkkiYkYkE(Y )YkE Yy / NE(Y )y / NE(Y )y / N隨機變量 的 階矩是 的 次方的期望值的 階矩總體矩樣本矩( )簡單回歸中的矩估計(第二章) 假定:假定: E(e|x) = E(e) = 0 可以得到:可以得到: Cov(x,e) = E(xe) = 0 since e = y 1 2x,所以有:所以有: E(y 1 2x) = 0 Ex(y 1 2x) = 0These
4、are called moment (矩)(矩)restrictionsDeriving OLS using M.O.M.使用矩方法使用矩方法推導普通最小二乘法推導普通最小二乘法 矩方法是將總體的矩限制應用于樣本中。目標是矩方法是將總體的矩限制應用于樣本中。目標是通過選擇參數(shù)值,使得在樣本中矩條件也可以成通過選擇參數(shù)值,使得在樣本中矩條件也可以成立。立。The sample versions are as follows:11211121bb0bb0niiiniiiinyxnxyxSo the OLS estimated slope is因此因此OLS估計出的斜率為估計出的斜率為122112b
5、bbniiiniixxyyxxyx內(nèi)生性下的矩估計 工具變量(instrumental variable,IV) 當x和e相關(guān)時,即x為內(nèi)生變量,尋找工具變量z:1、z和e不相關(guān),外生的2、z和內(nèi)生變量x高度相關(guān)內(nèi)生性下的矩估計 E(e) = 0 Cov(z,e) = E(ze) = 0 since e = y 1 2x,所以有總體矩條件:所以有總體矩條件: E(y 1 2x) = 0 Ez(y 1 2x) = 0These are called moment (矩)(矩)restrictions內(nèi)生性下的矩估計使得在樣本中矩條件也可以成立。使得在樣本中矩條件也可以成立。The sample
6、versions are as follows:11211121bb0zbb0niiiniiiinyxnyx內(nèi)生性下的矩估計12112IVzzzzxxniiiniiiyyyx得到工具變量()為IV估計量的性質(zhì) 一致估計量 大樣本中IV估計量近似正態(tài)分布 誤差方差的估計仍然是殘差平方和/自由度兩個問題 強工具變量和弱工具變量 x和z相關(guān)新的強弱關(guān)系到估計的可靠性 使用弱工具變量,IV估計量嚴重有偏 過剩的工具變量過剩的工具變量 在簡單回歸中,一個工具變量即可估計矩條件 工具變量個數(shù)內(nèi)生變量個數(shù)112111210z0niiiniiiinyxnyx 假設(shè)簡單回歸中,工具變量個數(shù)L=2 兩個未知數(shù),三
7、個方程,舍棄方程嗎?2SLS兩階段最小二乘:2SLS(two-stage least squares)1211 1LL11211121yx+e,xL x=zz xx0 x0niiiniiiinyxnyx其中 是內(nèi)生變量假設(shè)有 個工具變量,則第一階段:內(nèi)生變量對工具變量回歸第二階段:用 作為 的工具變量,估計下列矩條件一般模型中的IV估計1GkxxGB=K-G包含 個變量的多元回歸模型:其中為 個外生變量,剩下個為內(nèi)生變量LL=B LB LB), Sargan檢驗 H0: 所有的工具變量均與干擾項不相關(guān),即,Corr(Z,e)=0第一步:記錄兩階段最小二乘的殘差 第二步:用殘差對所有的工具變量和外生變量回歸 * LM = N*R2 - Chi2(r) * 其中,r 表示多余的工具變量的個數(shù)(rLB) *拒絕原假設(shè)的兩層含義: (1) 工具變量與干擾項相關(guān);需要進一步判斷哪個工具變量無效 (2) 模型設(shè)定不合理,部分外生變量事實上可能是內(nèi)生變量;例子
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