Tüm opsiyon ve vadeli işlem rehberleri
Bir regresör hatayla iç içe olduğunda tanımlama17 dakikalık okuma

İçsellik ve Araç Değişkenler

Atlanan değişkenler, eşanlılık ve ölçüm hatasından doğan içselliği; araç uygunluğunu ve dışlamayı; 2SLS, LATE, zayıf araçları ve finansal tanımlamayı anlayın

Mark tarafından hazırlandı · Birincil kaynaklar aşağıda

Doğrudan yanıt

İçsellik, bir regresörün regresyon bozucusuyla korelasyonlu olmasıdır; bu nedenle OLS hedef etkiyi diğer ilişkilerle karıştırır. Bir Z aracı, içsel X'i hareket ettirerek uygunluk göstermeli ve başka bir yol üzerinden Y sonucunu etkilememesi için bağımsızlık ile dışlama koşullarını sağlamalıdır. İki aşamalı en küçük kareler yalnızca Z'nin öngördüğü X değişimini kullanır; ancak zayıf bir araç veya yanlış dışlama kısıtı OLS'den daha istikrarsız ve yanıltıcı sonuçlar üretebilir

İçsellik bir regresörü hataya bağlar

Bozucu, denklemden çıkarılmış sonuç belirleyicilerini içerir; X bu belirleyicilerle birlikte hareket ettiğinde dışsallık bozulur

Atlanan risk iştahı, eşzamanlı fiyat ve talep, gürültülü maruziyet ölçümü, kendi kendine seçim ve ters nedensellik yaygın yollardır

Daha büyük bir örneklem rassal belirsizliği küçültür ama sistematik içselliği ortadan kaldırmaz; tahmin kesin ölçülen yanlış bir cevap olabilir

Bir araç iki ayrı dayanak gerektirir

Uygunluk, araç Z'nin dahil edilen dışsal kontroller koşullu olarak içsel X'teki yeterli değişimi açıklamasını gerektirir

Bağımsızlık ve dışlama, Z'nin potansiyel sonuçların gizli nedenleriyle ilişkisiz olmasını ve Y'yi yalnızca X üzerinden etkilemesini gerektirir

Uygunluk veride kısmen teşhis edilebilir; ancak dışlama genellikle doğrudan test edilemez ve kurumsal, zamansal ve davranışsal bir argüman ister

2SLS araç kaynaklı değişimi kullanır

İlk aşama, aracın öngördüğü X bileşenini ayırmak için X'i Z ve dışsal kontrollere regresyonlar

İkinci aşama Y'yi bu öngörülen değişime bağlar; doğru hesaplama ilk aşama tahminini hesaba katan bir 2SLS kovaryans tahmincisi kullanır

Tek bir içsel değişken ve tek bir araçla basit IV tahmincisi, Z'nin Y üzerindeki indirgenmiş biçim etkisini Z'nin X üzerindeki ilk aşama etkisine oranlar

IV etkisi yerel olabilir

İkili tedavi ve monotonluk dahil koşullar altında IV, tedavisi araç nedeniyle değişen uyumlular için yerel ortalama tedavi etkisini tanımlayabilir

Bu LATE tüm popülasyondaki ortalama etkiye veya farklı bir politika aracıyla hareket eden kişilerin etkisine eşit olmak zorunda değildir

Sürekli tedavi veya heterojen tepkilerde yorum, hangi marjinal etkilerin hangi ağırlıkları aldığı konusunda özen gerektirir

Zayıf araçlar olağan çıkarımı bozabilir

İlk aşama zayıfsa araç çok az dışsal değişim sağlar ve 2SLS dağılımı, katsayısı ve aralığı son derece istikrarsızlaşabilir

Çok sayıda araç örneklem içinde içsel gürültüye aşırı uyabilir ve 2SLS'yi OLS tahminine çekebilir

İlk aşama katsayılarını, kısmi R²'yi ve uygun zayıf tanımlama istatistiklerini raporlayın; gerektiğinde zayıf IV'ye dayanıklı test veya aralıklar kullanın

Finansal araçları izledikleri yollarla değerlendirin

Düzenleyici eşikler, endeks atama kuralları, fonlama akışı şokları veya planlanmış kurumsal değişimler finansman ya da fiyatlarda aday değişim sağlayabilir

Düzenleme birçok firma davranışını değiştirirse veya endekse dahil olma aynı anda ilgiyi, likiditeyi ve bilgiyi değiştirirse dışlama tehdit altındadır

İşlemciler kuralı öngörürse veya bir eşiği manipüle ederse aracın bağımsızlık ve zamanlama varsayımları da bozulabilir

Tanımlama iddiasını denetlenebilir kılın

Hedef etkiyi ve popülasyonu tanımlayın, aracın X'i nasıl hareket ettirdiğini açıklayın ve araçtan Y'ye uzanan her olası yan yolu haritalayın

İlk aşamayı ve indirgenmiş biçimi denge, plasebo sonuçları, ön etkiler, alternatif kontroller ve zayıf tanımlamaya dayanıklı çıkarımla gösterin

Ne başarısız bir aşırı tanımlama testi ne de Hausman testi araç geçerliliğini kanıtlar; çürütülmemiş bir varsayım olgu olarak ifade edilmemelidir

Sık sorulan sorular

Araç değişken nedir?

İçsel bir regresörü hareket ettiren ve belirtilen varsayımlar altında sonucu yalnızca bu regresör üzerinden etkileyen bir değişim kaynağıdır

İki aşamalı en küçük kareler nasıl çalışır?

Önce içsel regresörü araçlarla tahmin eder, ardından aracın yarattığı bileşeni sonuçla ilişkilendirir

Büyük bir ilk aşama F istatistiği aracın geçerliliğini kanıtlar mı?

Uygunluğu destekler; ancak bağımsızlık veya dışlamayı kanıtlayamaz, bunlar hâlâ ekonomik yolların güvenilir açıklamasını gerektirir

Aşırı tanımlama testini geçmek her aracı doğrular mı?

Hayır. Test varsayımlarına ve gücüne bağlıdır; aynı geçersiz yolu paylaşan araçları gözden kaçırabilir

Kaynaklar ve daha fazla okuma

İlgili rehberler