[回归分析求助] 多个工具变量是否需要进行过度识别检验 [推广有奖]

11楼

lanh_113 发表于 2022-5-4 23:18:58

一般来说，IV是非常难找的。所以，如果你很容易的找到了很多IV，那么你需要审视一下你的IV是否都是valid。有研究表明，一个poor IV的效果还不如不加IV。而且过多的加入IV，会造成overidentifying test失效，也就是它永远表示没有overidentifcation problem。但其实不是这样的。这也是为什么有人会建议你把几个IV加起来，这样可以更加有效利用三个IV的信息，也避免过多的加入IV造成的问题。尤其是如果你有一个poor IV，加总和三个单独都加进去可以更有效的减少这个poor IV的负面影响。如果你是用GMM，那么过多的IV还会造成影响weighting matrix的估计，这会直接导致你的statistical inference出现问题。