Nội sinh và biến công cụ

Nhiễu chứa các yếu tố quyết định kết quả bị bỏ sót khỏi phương trình; tính ngoại sinh thất bại khi X chuyển động cùng các yếu tố đó

Khẩu vị rủi ro bị bỏ sót, giá và cầu đồng thời, đo lường phơi nhiễm nhiễu, tự lựa chọn và nhân quả ngược là những con đường thường gặp

Mẫu lớn hơn làm giảm bất định ngẫu nhiên nhưng không loại bỏ nội sinh có hệ thống, vì vậy một ước tính có thể đo chính xác một câu trả lời sai

Tính liên quan yêu cầu công cụ Z giải thích đủ biến thiên trong X nội sinh sau khi điều kiện hóa theo các biến kiểm soát ngoại sinh được đưa vào

Tính độc lập và điều kiện loại trừ yêu cầu Z không liên quan đến các nguyên nhân ẩn của kết quả tiềm năng và chỉ ảnh hưởng đến Y thông qua X

Tính liên quan phần nào có thể chẩn đoán bằng dữ liệu, nhưng điều kiện loại trừ nhìn chung không thể kiểm tra trực tiếp và cần lập luận về thể chế, thời điểm và hành vi

Giai đoạn thứ nhất hồi quy X theo Z và các biến kiểm soát ngoại sinh để tách phần X được công cụ dự đoán

Giai đoạn thứ hai nối Y với biến thiên được dự đoán đó, trong khi phép tính đúng dùng bộ ước lượng hiệp phương sai 2SLS có tính đến việc ước tính giai đoạn thứ nhất

Với một biến nội sinh và một công cụ, ước lượng IV đơn giản nối tác động dạng rút gọn của Z lên Y với tác động giai đoạn thứ nhất của Z lên X dưới dạng một tỷ số

Với điều trị nhị phân và các điều kiện bao gồm tính đơn điệu, IV có thể nhận diện tác động điều trị trung bình cục bộ cho những người tuân thủ mà việc điều trị của họ thay đổi vì công cụ

LATE này không nhất thiết bằng tác động trung bình trên toàn bộ quần thể hoặc tác động đối với những người bị một công cụ chính sách khác làm thay đổi

Với điều trị liên tục hoặc phản ứng không đồng nhất, cần cẩn trọng khi diễn giải những tác động biên nào nhận những trọng số nào

Nếu giai đoạn thứ nhất yếu, công cụ cung cấp ít biến thiên ngoại sinh và phân phối, hệ số cùng khoảng của 2SLS có thể trở nên rất bất ổn

Thêm nhiều công cụ có thể fit quá mức nhiễu nội sinh trong mẫu và kéo 2SLS về phía ước tính OLS

Báo cáo hệ số giai đoạn thứ nhất, partial R² và các thống kê nhận diện yếu phù hợp, sử dụng kiểm định hoặc khoảng tin cậy bền vững với IV yếu khi cần

Ngưỡng pháp lý, quy tắc đưa vào chỉ số, cú sốc dòng vốn hoặc thay đổi thể chế đã lên lịch có thể cung cấp biến thiên ứng viên trong tài trợ hoặc giá

Điều kiện loại trừ bị đe dọa nếu quy định đồng thời thay đổi nhiều hành vi của doanh nghiệp hoặc việc đưa vào chỉ số đồng thời thay đổi sự chú ý, thanh khoản và thông tin

Nếu trader dự đoán quy tắc hoặc thao túng một ngưỡng, các giả định về tính độc lập và thời điểm của công cụ cũng có thể thất bại

Xác định tác động mục tiêu và quần thể, giải thích công cụ làm X chuyển động thế nào, và lập bản đồ mọi con đường phụ hợp lý từ công cụ đến Y

Trình bày giai đoạn thứ nhất và dạng rút gọn với cân bằng, kết quả placebo, hiệu ứng trước và suy luận bền vững với nhận diện yếu

Cả một kiểm định overidentification thất bại lẫn kiểm định Hausman đều không chứng minh tính hợp lệ của công cụ, vì vậy một giả định chưa bị bác bỏ không nên được nêu như sự thật