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* §13.8 工具变量法(IV法)  IV法的基本思想是当某个说明变量与随机项相关 时,选择一个与此说明变量强相关而与相应的随机 项又不相关的前定变量作为工具,来达到消除该说 明变量与随机项之间的依赖关系的目的。 在§9.2中我们已经证明,IV估计量不具备无偏性但 具有一致性。 工具变量法是一种单方程估计方法,每次只适用于 模型中的一个结构方程。 一、工具变量法的步骤 工具变量法的主要步骤有: 第一步,选择适当的工具变量。 在联立方程模型中,所选择的工具变量应满足以下条 件: (1) 它必须与方程中所考虑的内生说明变量强相关。 (2) 它必须是真正的前定变量,因而与结构方程中的 随机项不相关。 (3) 它必须同结构方程中的其他前定变量相关性很小, 以避免多重共线性。 (4) 如果在同一结构方程中使用了一个以上的工具变 量,这些工具变量之间的相关性也须很小,避免产生 多重共线性。 人们自然会想到模型中的前定变量一般都能满足上 述条件,所以每一个前定变量都可以作为内生说明 变量的备选工具变量。 这里应该指出,选择工具变量的个数必须与所估计的 结构方程中作解释变量的内生变量的个数相等。如果 结构方程中含有前定变量,则可选择这些前定变量本 身做自己的工具变量,这样做的目的是,使每一个结 构参数值都能求得估计值。 第二步,分别用工具变量去乘结构方程,并对所有 的样本观测值求和,得到与未知参数一样多的线性 方程组成的方程组。解方程组就得到结构参数的估 计值。 二、工具变量法的应用举例 下面结合具体例子说明工具变量法的应用。 1.设有一个解释变量的结构方程: (13.8.1) 其中xt是该方程所在模型中的内生变量,因而 COV(xt,ut) ≠ 0。在模型的其他结构方程中可 找到这样的外生变量zt,zt与xt高度相关,但zt与 ut不相关即COV(zt,ut)=0,即zt满足工具变量 的条件。 由(12.8.1)有 (13.8.2) 用zt乘(12.8.1)两边并求和,得到 (13.8.3) 由于E(ut)=0,所以 ,(12.8.2)可改写为 (13.8.4) 又由于E(ut)=0,所以∑ztut≈0,于是(13.8.3)可改写成  将(13.8.4)代入(13.8.5),整理后得到 便有 (13.8.6) 这就是§9.2中得出公式(9.2.4)。 (13.8.5) 三、工具变量法的有效性 下面对工具变量法有效性进行讨论。 设结构模型中第一个方程具有如下形式 (13.8.16) 模型(13.8.16)共有(g1-1)个内生说明变量和k1个前定变量。 1.若方程(13.8.16)恰好识别。 由阶条件知 或 (13.8.17) (13.8.17)表示方程(13.8.16)中所不包含的前定变量 xk1+1,xk1+2,…,xk的个数恰好等于(13.8.16)中作为 说明变量的内生变量y2, y3,…,的个数,工具变量的选 择是唯一的(同样x1,x2,…,xk1本身作为自己的工 具变量),作拟正规方程组,可求得结构参数唯一的 工具变量法估计值。因此,工具变量法对于恰好识 别的结构方程是一种有效的方法。 *

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