一阶序列相关、内生性解释变量以及模型目的

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

连老师，您好！
我有如下疑惑：
我构建了一个典型的动态面板模型，但我并非关注作为内生性解释变量的被解释变量滞后一期前面的系数。我更关注另一个解释变量前面的系数。那么在这种情况之下，我选择IV-GMM估计方法进行回归估计，如果我选择内生性解释变量的工具变量并不完美（比如选择的工具变量存在弱相关或者过度识别），那么内生性解释变量的估计系数存在偏误，但由于我更关注另一个解释变量，所以我可否忽视存在偏误的内生性解释变量的估计结果这一缺陷？

简言之，我的问题是：在上述条件之下，不完美工具变量的选择是否会对估计模型中的所有的解释变量系数产生系统性的影响？

谢谢老师！

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：序列相关 解释变量 内生性 解释变量系数 动态面板模型 模型

我的理解如下：
根据你的表述，此时 y_it-1 可以视为控制变量，x_j 是你关心的变量。通常而言，这两个变量是存在相关性的。那么，如果 y_it-1 的工具变量不合理，我们就无法真正控制它的影响，由于 y_it-1 与 x_j 相关，那么 y_it-1 对 y 的影响就可能通过 x_j 的系数表现出来，此时会导致 x_j 的系数估计值也是有偏的。

嗯，明白了！
谢谢老师！