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* §9.8 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。 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。 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 1.设有一个解释变量的结构方程: (9.8.1) 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(9.8.1)有 (9.8.2) 用zt乘(9.8.1)两边并求和,得到 (9.8.3) 由于E(ut)=0,所以 ,(9.8.2)可改写为 (9.8.4) 又由于COV(zt,ut)=0,所以∑zt ut≈0,于是(9.8.3) 可改写成 (9.8.5) 将(9.8.4)代入(9.8.5),整理后得到 便有IV 法参数估计量 (9.8.6) 可以证明,IV 法估计量不具备无偏性,但具有一致性。 (9.8.7) (9.8.7)两边取期望值: (9.8.8) 所以, 不是 的无偏估计量。 (9.8.7)两边取概率极限: (9.8.9) 即 表明 是 的一致估计量。 *
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