Transcript Metoda zmiennych instrumentalnych

KWESTIA ENDOGENICZNOŚCI
Modelowanie handlu
zagranicznego
Tradycyjne modele estymacji

Problem z danymi
–
–

jeśli endogeniczne, MNK nie jest zgodne
jeśli autoregresja, MNK niewiarygodne (błędy standardowe)
Możliwe rozwiązania ( założenia ekonometryczne)
–
Zmienne instrumentalne (2SLS, IV)

–
błędy oraz zmienne egzogeniczne nieskorelowane
3SLS


dopuszczalna równoczesna autokorelacja błędów
podejść do 3SLS jest wiele
Metoda zmiennych instrumentalnych



Zmienne X i Y podejrzane o endogeniczność
Zmienna Z dobrze się koreluje z X (własność
czysto statystyczna) i nie jest podejrzana o
endogeniczność z Y
Instrument: Z
–
–
regresja Z na X => wartości dopasowane X (X*)
regresja X* na Y => wyniki końcowe
Metoda zmiennych instrumentalnych

Problemy:
–
–
–

testy t i F mogą mieć zupełnie inne rozkłady (wręcz
odwrócone funkcje gęstości)
należy stosować inne, ale nikt tego nie robi
co to znaczy, że coś jest instrumentem?
Instrument a teoria 
IV w STATA

Logika składni w STATA
–
ivreg y (x1 x2 x3= z1 z2 z3 z4)
Przeprowadzamy regresję, w której
– y jest zmienną objaśnianą
– x1, x2, x3 jest są zmiennymi endogenicznymi
(instrumentowanymi)
– z1, z2, z3 są zmiennymi egzogenicznymi (instrumentami)
MOŻNA RĘCZNIE, MOŻNA AUTOMATEM
IV w STATA

Testowanie ograniczeń nadidentyfikujących
(overidentifying restrictions)
–
–
overid (dla uproszczonego testu Sargan’a)
overid, all (wszystkie standardowe statystyki na OIR)
IV estymacja



Potrzeba tyle regresji ile zmiennych
endogenicznych.
Dla każdej zmiennej objaśnianej (może być ich
kilka) konieczny jest inny (różniący się choć
jedną zmienną) zestaw zmiennych
objaśniających.
Dla każdej regresji pomocniczej (pierwszego
etapu) możliwy jest ten sam zestaw
instrumentów.
Literatura

Ann Harrison, Opennes and growth: A time-series,
cross-country analysis of developing countries, Journal
of Development Economics, 1996

Jeffrey Frankel i David Romer, Does Trade Cause
Growth?, AER 1999