楼主: 蛋蛋family
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[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]

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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。

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蛋蛋family 发表于 2022-5-6 22:12:27
lanh_113 发表于 2022-5-4 23:18
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。 ...
好的呢,谢谢~

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