面板数据、工具变量选择和HAUSMAN检验的若干问题

计量经济圈 · 公众号 · 财经 · 2017-11-06 00:00

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三、如何处理内生性问题？

找IV解决。 类似于在OLS基础上找IV，但对PANEL的工具应该具有PANEL结构，除非你基础的估计没有使用PANEL的方法，比如说对数据用了pooled OLS方法，但能够用pooled OLS方法分析PANEL DATA的条件是很严格的。

四、工具变量选择问题

1， IV应该尽量是外生的 （如历史/自然/气候/地理之类），它应该在理论上对被解释变量（以下称Y）没有直接影响，但应该通过影响被工具的变量（以下称X）而间接影响被解释变量Y。

2，如果上述理论逻辑通的话，将内生变量X作为解释变量，IV和其他变量（X2）作为解释变量，看IV是否显著，它应该显著。 如果选了多个IV，就用F TEST看其是否都不显著。同时，如果在多个IV中，有一个是确定为外生的，那么，可以用Sargan test ofoveridentifying restrictions来检验其他的IV是不是确实是外生的。

3，如果上述都没有问题，做一下IV回归。 完成后，用HAUSMAN检验，这个检验的原假说是IV回归与原回归（不用IV的回归）的变量的系数并没有显著的不同。看一下P值，如果P小于比如说0.1，或者0.05，那么，说明IV回归与原来的回归显著不同，原来的方程的确有内生性问题导致的估计偏误。反之，如果P很高，超过0.1，或0.05，那说明IV回归与原来的回归没有显著不同，无法拒绝原来的回归没有显著的内生问题导致的估计偏误的原假设。

4，如果选择的IV本身就影响Y，那它就不能被作为IV。 例如，Y在左边，右边是X（被工具的），X2，IV。当IV被放在方程右边时，它最好是不显著影响Y的。在Acemoglu（2001）里，他就检验了他们的IV是否直接影响被解释变量，结果说明不直接影响，于是这个IV是好的。当然，一个好的IV在前面的回归中也可能是显著的（不过一般如果理论和逻辑上IV是通过被工具的内生解释变量间接影响被解释变量的话，一般来说应该是被工具的内生解释变量使得IV不显著，或者由于两者相关性很高，两者都不显著），但判断的标准还只是t值。这个变量显著完全有可能是因为它影响了其他显著的变量（比如被工具的变量），如果是这样，当包括了IV在原方程中以后，其他变量（特别需要注意的是被工具的变量X）的系数可能发生明显变化。