内生性と操作変数
欠落変数、同時性、測定誤差による内生性と、操作変数の関連性・排除制約、2SLS、LATE、弱い操作変数を説明します
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要点
内生性とは説明変数が回帰攪乱項と相関し、OLS係数が対象効果と別の関連を混ぜる状態です。操作変数Zには内生変数Xを実際に動かす関連性と、X以外の経路では結果Yに影響しない独立性・排除制約が必要です。二段階最小二乗法はZが予測したXの変動だけを使いますが、弱い操作変数や誤った排除制約はOLSより不安定で誤解しやすい結果を生みます
内生性は説明変数と誤差を結びます
攪乱項には結果へ影響する未説明要因が入り、Xがそれらと共動すると外生性が崩れます
欠落したリスク選好、価格と需要の同時決定、雑音を含むエクスポージャー、自己選択、逆因果が典型です
大標本は偶然誤差を減らしても系統的な内生偏りを消さず、精密な誤答になり得ます
操作変数には二つの柱が必要です
関連性は他の外生制御を条件として、Zが内生変数Xの変動を十分説明する条件です
独立性と排除制約はZが潜在結果の隠れた原因と無関係で、X以外の経路からYを変えない条件です
関連性はデータで一部診断できますが、排除制約は通常直接検定できず、制度・時点・行動経路の論証が必要です
2SLSは操作変数由来の変動を使います
第一段階はXをZと外生制御に回帰し、Zが予測したXの部分を得ます
第二段階はYをその予測変動へ結び、正式な計算では第一段階推定を反映した2SLS共分散を使います
内生変数と操作変数が各一つなら、単純IV係数はZのYへの誘導形効果をZのXへの第一段階効果で割った比率です
IV効果は局所的なことがあります
二値処置で単調性などが成立すれば、IVは操作変数によって処置が変わる遵守者の局所平均処置効果を識別します
このLATEは母集団全体の平均効果や、別の政策手段で動く人々の効果とは限りません
連続処置や異質反応では、どの限界効果をどの重みで平均するかをさらに注意して解釈します
弱い操作変数は通常推論を崩します
第一段階が弱いと外生変動が少なく、2SLSの分布、係数、区間が大きく不安定になります
操作変数を無闇に増やすと内生雑音を標本内で過適合し、2SLSをOLS側へ引き寄せます
第一段階係数、偏R²、適切な弱識別統計を示し、必要なら弱IV頑健検定や区間を使います
金融の操作変数を経済経路で調べます
規制閾値、指数採用規則、資金フローショック、予定制度変更は資金調達や価格の候補変動になります
規制が複数の企業行動を変えたり、指数採用が注目・流動性・情報を同時に変えたりすれば排除制約が脅かされます
市場が規則を予想して先回りする、または閾値を操作するなら、独立性と時点仮定も崩れます
識別主張を監査可能にします
対象効果と母集団、ZがXを動かす仕組み、ZからYへのあり得る迂回経路を先に示します
第一段階と誘導形、バランス、偽薬結果、事前効果、代替制御、弱識別頑健推論を一緒に報告します
過剰識別検定やHausman検定の非棄却は妥当性の証明ではなく、反証されない仮定を事実とは書けません
よくある質問
操作変数とは何ですか?
内生変数を動かし、明示した仮定の下でその変数を通じてのみ結果へ影響する変動源です
二段階最小二乗法はどう働きますか?
まず操作変数で内生変数を予測し、その操作変数由来の部分を結果へ結びます
第一段階F統計量が大きければ妥当ですか?
関連性は支えますが、独立性や排除制約を証明せず、経済経路の検討が別に必要です
過剰識別検定を通れば全操作変数が有効ですか?
いいえ。検定の仮定と検出力に依存し、同じ無効経路を共有する操作変数を見逃すこともあります
出典
この考え方を自分のオプションに当てはめる
契約と目標を選ぶと、価格・時間・ボラティリティの前提を一つの分析で確認できます
自分のオプションを分析する(英語)