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实际应用中的工具变量
我一直对 Alwyn Young 的论文《无推理的一致性：工具变量在实际应用中》很感兴趣。在线附录。很高兴看到它现在发表在《欧洲经济评论》上。请注意非白色干扰的关键作用。引言：经济学界正处于一场“可信度革命”（Angrist 和 Pischke 2010）中，其中精心的研究设计已牢固确立为应用工作的必要特征。这场革命的一个关键要素是使用工具来识别因果关系，而不受内生普通最小二乘回归量的潜在偏差的影响。然而，对研究设计的日益重视并没有与对推理质量的同等要求齐头并进。尽管 Eicker (1963)-Hinkley (1977)-White (1980) 异方差稳健协方差估计及其聚类扩展被广泛使用，但非独立同分布误差过程对推断质量的影响，以及它们与回归和研究设计的相互作用，并未得到应有的重视。高杠杆回归中的异方差和相关误差产生的测试统计数据的离散度通常远大于人们的想象，夸大了第一阶段和第二阶段测试的统计显著性，同时降低了检测有意义替代方案的能力。此外，2SLS 相对于 OLS 的偏差随着预测的第二阶段值的增加而增加
来源:毫不犹豫我一直对 Alwyn Young 的论文“无推理的一致性：实际应用中的工具变量”很着迷。在线附录。很高兴看到它现在发表在《欧洲经济评论》上。请注意非白人干扰的关键作用。
“ 无推理的一致性：实际应用中的工具变量 。” 在线附录 。 很高兴看到它现在发表在《欧洲经济评论》上。请注意非白人干扰的关键作用。 欧洲经济评论 引言：引言：
经济学界正处于一场“可信度革命”之中（Angrist 和 Pischke 2010），其中精心的研究设计已成为应用工作的必要特征。这场革命的一个关键要素是使用工具来识别因果关系，而不受内生最小二乘回归量带来的潜在偏差的影响。然而，对研究设计的日益重视并没有与对推理质量的要求相一致。尽管 Eicker (1963)-Hinkley (1977)-White (1980) 异方差稳健协方差估计及其聚类扩展的广泛使用，但非独立同分布误差过程对推理质量的影响，以及它们在这方面与回归和研究设计的相互作用，并没有得到应有的重视。高杠杆回归中的异方差和相关误差会产生检验统计数据，其离散度通常比人们认为的要大得多，从而夸大了第一阶段和第二阶段检验的统计意义，同时降低了检测有意义的替代方案的能力。此外，由于预测的第二阶段值越来越多地由一些误差的实现决定，因此 2SLS 相对于 OLS 的偏差会上升，从而消除 IV 的大部分好处。本文表明，这些问题存在于相当一部分已发表的著作中。