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楼主: denver
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[论文写作规范] 大家一起读Paper(10):内生性问题实例   [推广有奖]

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denver 发表于 2012-6-3 00:09:33 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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以前发的东西研究领域过于狭窄,今天发一个估计大家都感兴趣的话题:内生性。国内杂志上的文章很多是不控制内生性问题的,但是,学过计量的人都知道,不控制内生性问题的文章,说得极端点,应该被称为“垃圾” (这话我也是从麦克法登的一个弟子那里听来的)。接下来,我想简单的梳理一下内生性问题,同时以最近读到的一篇文章为例,看看top journal paper是如何处理这个问题的。

关于公司金融领域里的内生性问题的一个比较好的综述是

Roberts, Michael R. and Whited, Toni M., Endogeneity in Empirical Corporate Finance (August 30, 2011). Simon School Working Paper No. FR 11-29. Available at SSRN:[url=http://ssrn.com/abstract=1748604]http://ssrn.com/abstract=1748604[/url] or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1748604

也可以从这里下载: https://bbs.pinggu.org/thread-1206402-1-1.html (但这个是之前的一个版本)

总的说来,内生性主要由以下原因造成:

1. 遗漏变量:如果遗漏的变量与其他解释变量不相关,一般不会造成问题。否则,就会造成解释变量与残差项相关,从而引起内生性问题。

2. 解释变量与被解释变量相互影响

3. 度量误差 (measurement error):由于关键变量的度量上存在误差,使其与真实值之间存在偏差,这种偏差可能会成为回归误差(regression error)的一部分,从而导致内生性问题。

解决内生性问题的方法主要有:

1.工具变量法(IV)

这种方法相信大家都已经学过,就是找到一个变量和内生化变量相关,但是和残差项不相关。在OLS的框架下同时有多个IV,这些工具变量被称为two stage least squares (2SLS) estimator。具体的说,这种方法是找到影响内生变量的外生变量,连同其他已有的外生变量一起回归,得到内生变量的估计值,以此作为IV,放到原来的回归方程中进行回归。

2. 自然实验法

就是找到一个事件,该事件只影响一部分样本,或者只影响解释变量而不影响被解释变量。

3.Difference-in-Difference (DID)法

思想是按照一定的标准,找到与样本match的控制组。在假设外在冲击同时影响两个组别的情况下,做差来剔除掉外界冲击的影响。

4. 动态panel

思想是将解释变量和被解释变量的滞后项作为IV

好了,说了这么多,给大家举一个例子,这是我最近看到的最让我难忘的一篇文章。 在这里总结一下,看看人家是怎么把一个简单的idea弄成一篇top journal paper的。

Jayaraman, Sudarshan, and Todd T. Milbourn. 2012. “The Role of Stock Liquidity in Executive Compensation.” The Accounting Review 87 (2) (March): 537-563    75067175.pdf (471.69 KB)

故事是:股票的流动性对经理人的激励合约的设计会产生影响。具体的说,当流动性提高的时候,经理人会更加倾向于选择cash-based compensation比重更小的激励合同,因为这时股票的变现成本较低;同时,高流动性意味着股票中的信息含量更高,因此pay-for-performance sensitivity (PPS)会更高。

这里的两个被解释变量分别是cash-based compensation占total compensation的比重,以及PPS。 关键变量是流动性。

但由于解释与被解释变量之间存在内生性问题,因此需要加以控制。

第一,本文使用了2SLS

第二,本文使用了自然实验法。 作者选取股票拆分作为事件,因为这一事件会影响流动性,但却对合约设计没有影响。

第三,本文还考察了inter-temporal relation,即做组内的差分,来考察变量之间的动态关系。

第四,本文又选取addition to index作为事件,因为该事件影响流动性,但是却降低股价的信息含量,从而能够更好的佐证本文的hypothesis。

除此之外,本文还使用不同的指标来度量流动性和被解释变量进行了robust test,所得结论非常一致。整篇文章让人读过之后有一种荡气回肠、余韵徐歇的感觉,非常精彩!

经过作者这么一折腾,一个简单的故事被讲得漂亮了许多。我经常诧异于坛上的许多兄弟,天天在那里讨论一些很烂很烂的杂志,如果大家把时间分配在认认真真的读这些好paper上,估计早就和那些烂杂志说拜拜了。大家一起进步吧!







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关键词:内生性问题 内生性 APE 性问题 Compensation Michael 文章 领域 如何 杂志

回帖推荐

ryuuzt 发表于138楼  查看完整内容

其实stock and Watson写的入门书里讲的很详细,例子也很透彻。很多人一上来就去读格林之类的。 其实基本思想不清楚的话,就忙着数学推导了。 能用很简单的东西表述一件很复杂的事情,才是本事。

情深深 发表于136楼  查看完整内容

遗漏变量所导致的内生性通常比较好解决,如果所遗漏的变量具有区域(空间)相关性的话,你又如何处理这个内生性问题呢?

恋蝶飞雪 发表于139楼  查看完整内容

楼主所说的内生性跟逻辑性有点像啊,而且跟统计学里面的自相关性有点像啊,简而言之就是,如果所说明的事物相互之间都是有联系的,那我们就不能分开说,而应该把这种关系说出来,看paper也是这样,首先要弄清楚文章的逻辑,才能明白文章到底要讲什么。

夸克之一 发表于95楼  查看完整内容

http://www.eui.eu/Personal/Guiso/Courses/Econometrics/Murray_IV_jep_06.pdf “Avoiding Invalid Instruments and Coping with Weak Instruments”

raku8731 发表于100楼  查看完整内容

内生性问题的本质是观察不到的异质性导致自选择行为(解释变量是被解释变量被预期后的行为结果,即因果推断问题)。解决内生性问题的常用方法有倾向性得分匹配法(PSM),工具变量法(IV),间断回归设计(RD),DID(DDD),动态面板等。理论上,IV是最合适的,但工具变量在经济领域可以说是基本不存在的,弱工具还不如一般的OLS,即使通过弱工具检验,也无法证明该IV是不是一个好的工具变量。PSM通过降维来构建反事实数据,进行半 ...

liuhang1019 发表于87楼  查看完整内容

还有一个问题,即使我们使用行业-地区的平均值作为工具变量,但是一般来说,当我们用因变量对工具变量回归时,工具变量很有可能是显著的,且符号也是跟预期一致的。那么,这跟工具变量的适用性原则不一致(影响自变量,但不影响因变量)。这个问题如何解决呢?呵呵,我刚好的研究刚好与LIN CHEN他们的话题相近,所以想借鉴他们的方法,但是发现还是存在不少的问题。

voa78 发表于79楼  查看完整内容

我来说说我对lin chen方法的理解,请各位多多指正 “在一篇关于产权保护与经济增长的论文中,Fisman & Svensson( 2007) 把产权的行业-地区平均值作为企业产权的工具变量,他们认为,如果内生性问题只存在于企业层面,而不是行业或区域层面,那么提出行业或区域特有的产权成分就得到仅仅影响单个企业增长的产权因素。” 所以在研究相关治理问题时,将样本按照行业(SIC码)和地区进行分类组合,每个样本必然落在一个行业-地区的 ...
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Denver大家一起读Paper系列索引贴:
https://bbs.pinggu.org/thread-1430892-1-1.html
cll9981 在职认证  发表于 2012-6-3 00:14:12 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
深奥啊!

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虽然领域有差别,但各个领域的实证都或多或少要遇到内生性问题。



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感觉你总结的很全。
仅谈个人意见:
对于测度误差,可以用差分方法处理;
对于其他的内生性,还可以用虚拟变量方法解决,目的是控制住不可观察到要素。比如时间-产业固定效应,时间-区域固定效应,等等。
感兴趣领域——宏观经济、区域经济与技术经济

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xiongjc 在职认证  发表于 2012-6-3 00:56:20 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
楼主搞错了一个问题
在IV估计里面,也是将工具变量与其他外面变量一起回归,取估计值做回归
所以本质上,2SLS就是IV
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denver 发表于 2012-6-3 01:00:33 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
xiongjc 发表于 2012-6-3 00:56
楼主搞错了一个问题
在IV估计里面,也是将工具变量与其他外面变量一起回归,取估计值做回归
所以本质上, ...
多谢提醒,马上改过来
Denver大家一起读Paper系列索引贴:
https://bbs.pinggu.org/thread-1430892-1-1.html

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denver 发表于 2012-6-3 01:08:03 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
区域经济爱好者 发表于 2012-6-3 00:52
感觉你总结的很全。
仅谈个人意见:
对于测度误差,可以用差分方法处理;
嗯,同意,只是单做这些恐怕还是不很全面。
关于测度误差,toni whited提供了结构模型解决的方法;
关于第二点,我上传上来的这篇文章中也用到了这种方法,除此之外,作者还用了更全面的方法加以解决,显得丰富了许多
Denver大家一起读Paper系列索引贴:
https://bbs.pinggu.org/thread-1430892-1-1.html

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nectar 发表于 2012-6-3 02:51:27 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
很有启发。

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内生性只是做定量的重要一个方面,还要顾及其他变量的。

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tafuman 发表于 2012-6-3 09:34:54 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
谢谢,这方面的关注和提高是我们有待加强的地方。
好好学习、天天向上

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