এন্ডোজেনিটি এবং ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল
বাদ দেওয়া ভেরিয়েবল, একযোগেতা এবং পরিমাপ ত্রুটি থেকে অন্তঃসত্ত্বাকে বুঝুন; IV প্রাসঙ্গিকতা এবং বর্জন; 2SLS, লেট, দুর্বল যন্ত্র, এবং আর্থিক শনাক্তকরণ।
সরাসরি উত্তর
Endogeneity মানে একটি regressor regression disturbance এর সাথে সম্পর্কযুক্ত, তাই OLS টার্গেট ইফেক্টকে অন্য অ্যাসোসিয়েশনের সাথে মিশ্রিত করে। একটি ইন্সট্রুমেন্ট Z-এর অবশ্যই অন্তঃসত্ত্বা X সরানোর মাধ্যমে প্রাসঙ্গিকতা থাকতে হবে এবং অবশ্যই স্বাধীনতা এবং বর্জনকে সন্তুষ্ট করতে হবে যাতে এটি অন্য পথের মাধ্যমে Y ফলাফলকে প্রভাবিত না করে। দুই-পর্যায়ের ন্যূনতম বর্গক্ষেত্রগুলি শুধুমাত্র Z দ্বারা পূর্বাভাসিত X-এর বৈচিত্র্য ব্যবহার করে, কিন্তু একটি দুর্বল যন্ত্র বা মিথ্যা বর্জন সীমাবদ্ধতা OLS-এর চেয়ে বেশি অস্থির এবং বিভ্রান্তিকর ফলাফল তৈরি করতে পারে।
Endogeneity ত্রুটির সাথে একটি regressor লিঙ্ক করে
গোলযোগে সমীকরণ থেকে বাদ দেওয়া ফলাফলের নির্ধারক রয়েছে; এক্সোজেনিটি ব্যর্থ হয় যখন X সেই নির্ধারকগুলির সাথে চলে।
বাদ দেওয়া ঝুঁকির ক্ষুধা, যুগপৎ মূল্য এবং চাহিদা, কোলাহলপূর্ণ এক্সপোজার পরিমাপ, স্ব-নির্বাচন, এবং বিপরীত কার্যকারিতা হল সাধারণ রুট।
একটি বড় নমুনা এলোমেলো অনিশ্চয়তাকে সঙ্কুচিত করে কিন্তু পদ্ধতিগত অন্তঃসত্ত্বাকে সরিয়ে দেয় না, তাই একটি অনুমান একটি সঠিকভাবে পরিমাপ করা ভুল উত্তর হতে পারে।
একটি যন্ত্রের দুটি স্বতন্ত্র স্তম্ভ প্রয়োজন
প্রাসঙ্গিকতার জন্য ইনস্ট্রুমেন্ট Z প্রয়োজন যাতে অন্তর্ভুক্ত এক্সোজেনাস কন্ট্রোলগুলিতে কন্ডিশনার পরে অন্তঃসত্ত্বা X-এ যথেষ্ট বৈচিত্র্য ব্যাখ্যা করা যায়।
স্বাধীনতা এবং বর্জনের জন্য Z সম্ভাব্য ফলাফলের লুকানো কারণগুলির সাথে সম্পর্কহীন হওয়া এবং শুধুমাত্র X এর মাধ্যমে Y কে প্রভাবিত করতে হবে।
প্রাসঙ্গিকতা আংশিকভাবে ডেটাতে নির্ণয়যোগ্য, তবে বর্জন সাধারণত সরাসরি পরীক্ষাযোগ্য নয় এবং একটি প্রাতিষ্ঠানিক, সময় এবং আচরণগত যুক্তি প্রয়োজন।
2SLS ইনস্ট্রুমেন্ট-ইনডিউসড ভ্যারিয়েশন ব্যবহার করে
যন্ত্র দ্বারা পূর্বাভাসিত X-এর উপাদানকে বিচ্ছিন্ন করার জন্য প্রথম পর্যায় Z-এ X এবং বহির্মুখী নিয়ন্ত্রণগুলিকে প্রত্যাহার করে।
দ্বিতীয় পর্যায়টি সেই ভবিষ্যদ্বাণীকৃত পরিবর্তনের সাথে Y কে সংযুক্ত করে, যখন সঠিক গণনা একটি 2SLS কোভেরিয়েন্স এস্টিমেটর ব্যবহার করে যা প্রথম-পর্যায়ের অনুমানের জন্য দায়ী।
একটি অন্তঃসত্ত্বা পরিবর্তনশীল এবং একটি যন্ত্রের সাহায্যে, সাধারণ IV অনুমানটি একটি অনুপাত হিসাবে X-এর উপর Z-এর প্রথম-পর্যায়ের প্রভাবের সাথে Y-তে Z-এর হ্রাস-ফর্ম প্রভাবকে লিঙ্ক করে।
IV প্রভাব স্থানীয় হতে পারে
একঘেয়েমি সহ বাইনারি চিকিত্সা এবং শর্তগুলির সাথে, IV কমপ্লায়ারের জন্য স্থানীয় গড় চিকিত্সার প্রভাব সনাক্ত করতে পারে যাদের যন্ত্রের কারণে চিকিত্সা পরিবর্তন হয়।
এই দেরীতে সমগ্র জনসংখ্যার গড় প্রভাব বা ভিন্ন পলিসি ইন্সট্রুমেন্ট দ্বারা সরানো লোকেদের জন্য প্রভাবের সমান প্রয়োজন হয় না।
ক্রমাগত চিকিত্সা বা ভিন্নধর্মী প্রতিক্রিয়া সহ, ব্যাখ্যার জন্য কোন প্রান্তিক প্রভাব কোন ওজন গ্রহণ করে সে সম্পর্কে যত্ন নেওয়া প্রয়োজন।
দুর্বল যন্ত্র সাধারণ অনুমান ভেঙ্গে দিতে পারে
যদি প্রথম পর্যায়টি দুর্বল হয়, তাহলে যন্ত্রটি সামান্য বহির্মুখী বৈচিত্র্য সরবরাহ করে এবং 2SLS বিতরণ, সহগ এবং ব্যবধান অত্যন্ত অস্থির হয়ে উঠতে পারে।
অনেক যন্ত্র যোগ করলে নমুনায় অন্তঃসত্ত্বা শব্দ ওভারফিট হতে পারে এবং OLS অনুমানের দিকে 2SLS টানতে পারে।
প্রয়োজনে দুর্বল-IV-শক্তিশালী পরীক্ষা বা ব্যবধান ব্যবহার করে প্রথম-পর্যায়ের সহগ, আংশিক R² এবং উপযুক্ত দুর্বল-শনাক্তকরণ পরিসংখ্যান রিপোর্ট করুন।
আর্থিক উপকরণগুলিকে তাদের পথ দ্বারা মূল্যায়ন করুন
নিয়ন্ত্রক থ্রেশহোল্ড, সূচক অ্যাসাইনমেন্ট নিয়ম, তহবিল-প্রবাহ শক, বা নির্ধারিত প্রাতিষ্ঠানিক পরিবর্তনগুলি অর্থায়ন বা দামে প্রার্থীর ভিন্নতা প্রদান করতে পারে।
বর্জন হুমকির সম্মুখীন হয় যদি প্রবিধান একাধিক দৃঢ় আচরণ বা সূচক অন্তর্ভুক্তি একই সাথে মনোযোগ, তারল্য এবং তথ্য পরিবর্তন করে।
যদি ব্যবসায়ীরা নিয়মটি অনুমান করে বা একটি থ্রেশহোল্ড ম্যানিপুলেট করে, তাহলে যন্ত্রের স্বাধীনতা এবং সময় অনুমানও ব্যর্থ হতে পারে।
শনাক্তকরণ দাবি নিরীক্ষাযোগ্য করুন
লক্ষ্য প্রভাব এবং জনসংখ্যা সংজ্ঞায়িত করুন, যন্ত্রটি X কীভাবে চলে তা ব্যাখ্যা করুন এবং যন্ত্র থেকে Y পর্যন্ত প্রতিটি সম্ভাব্য পার্শ্বপথ ম্যাপ করুন।
ভারসাম্য, প্লেসবো ফলাফল, পূর্ব-প্রতিক্রিয়া, বিকল্প নিয়ন্ত্রণ, এবং দুর্বল-শনাক্তকরণ-শক্তিশালী অনুমান সহ প্রথম পর্যায় এবং হ্রাসকৃত ফর্ম দেখান।
একটি ব্যর্থ ওভারআইডেন্টিফিকেশন পরীক্ষা বা হাউসম্যান পরীক্ষা উভয়ই যন্ত্রের বৈধতা প্রমাণ করে না, তাই একটি অকাট্য অনুমানকে সত্য হিসাবে বলা উচিত নয়।
সাধারণ প্রশ্ন
ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল কি?
এটি প্রকরণের একটি উৎস যা একটি অন্তঃসত্ত্বা রিগ্রেসরকে স্থানান্তরিত করে কিন্তু, বিবৃত অনুমানের অধীনে, শুধুমাত্র সেই রিগ্রেসরের মাধ্যমে ফলাফলকে প্রভাবিত করে।
কিভাবে দুই-পর্যায়ের সর্বনিম্ন বর্গক্ষেত্র কাজ করে?
এটি প্রথমে যন্ত্রের সাথে অন্তঃসত্ত্বা রিগ্রেসরের পূর্বাভাস দেয়, তারপর ফলাফলের সাথে যন্ত্র-প্ররোচিত উপাদানটিকে সম্পর্কিত করে।
একটি বড় প্রথম পর্যায়ের F পরিসংখ্যান কি যন্ত্রের বৈধতা প্রমাণ করে?
এটি প্রাসঙ্গিকতা সমর্থন করে কিন্তু স্বাধীনতা বা বর্জন প্রমাণ করতে পারে না, যার জন্য এখনও অর্থনৈতিক পথের একটি বিশ্বাসযোগ্য অ্যাকাউন্ট প্রয়োজন।
একটি অতিরিক্ত সনাক্তকরণ পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হওয়া কি প্রতিটি যন্ত্রকে বৈধ করে?
না। পরীক্ষাটি তার অনুমান এবং ক্ষমতার উপর নির্ভর করে এবং একই অবৈধ পথ ভাগ করে এমন যন্ত্রগুলি মিস করতে পারে।