Stata의 다음 코드 스 니펫에 익숙하지 않은 사람들을 위해 OP가 제공했습니다.

ivreg my_dv var1 var2 var3 (L.my_dv = D2.my_dv D3.my_dv D4.my_dv)

이 방정식은 다음과 같이 읽을 수 있습니다

와이티= α + β1( Va r 1 ) + β2( Va r 1 ) + β삼( Va r 1 ) + β4( Y~t – 1)

와이티=α+β1(Vㅏ아르 자형1)+β2(Vㅏ아르 자형1)+β삼(Vㅏ아르 자형1)+β4(와이~티−1)

와이~t – 1

와이~티−1

와이~t – 1= α + Z1( Δ2와이티) + Z2( Δ삼와이티) + Z삼( Δ4와이티)

와이~티−1=α+지1(Δ2와이티)+지2(Δ삼와이티)+지삼(Δ4와이티)

(즉, IV 방정식의 첫 번째 단계는 Stata 코드의 괄호 안에 있습니다)

델타는 2 차, 3 차 및 4 차 차이를 나타내며 종속 변수의 지연을 추정하기 위해 제외 된 도구로 사용됩니다.

L.t – 1

티−1

D.D2.

처음에 나는 누군가가 이것을하는 논리적 인 추론을 생각할 수 없었다. 그러나 Kwak은 Arellano-Bond 방법이 모형의 자동 회귀 성분을 추정하기위한 도구로 차이점을 사용한다고 지적했습니다 (이 논문 참조 ). (또한 초기에 나는 시리즈가 비정규적인 경우에만 차이가 영향을 미칠 것이라고 가정했는데, 그 링크드 페이퍼에서 본드 상태는 시리즈가 무작위 보행 일 경우 21 페이지에서 차이가 약한 도구 일 것이라고 본다. )

도구 변수에 대한 소개로서 추가 자료에 대한 제안으로,

이 답변 (Charlie)의 또 다른 포스터는 내가 좋아하고 제안할만한 슬라이드 와 관련이 있으며 도구 변수에 대한 소개를 살펴볼 가치가 있습니다. 나는 또한이 파워 포인트 를 내 교수가 워크샵을위한 소개서로 준비 할 것을 제안 한다. 도구 변수에 대해 더 배우고 자하는 사람에게는 마지막 제안으로 Joshua Angrist의 연구를 찾아보아야합니다.

여기 내 초기 답변이 있습니다

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L.t – 1

티−1

D.D2.

내가 본 모든 응용에서, 사람들은 독립 변수 의 지연을 도구로 사용하여 종속 변수의 지연을 추정합니다 (ars가 이야기하는 이유로). 그러나 이것은 지연 독립 변수가 적용되는 시간 동안 오류 항에 대해 외인성이라는 가정에 근거합니다.

나는 종속 변수의 차이점이 외생 적 인 것으로 간주되는 추론을 모른다. 내가 아는 한, 방정식의 한 쪽만 차이를내는 관행은 받아들이지 않으며 오히려 비논리적 인 결과를 낳을 것입니다 ( 여기서는 누군가에게 변수 수준을 예측 변수로 포함시킨 역 상황에 대해 비판하는 논문이 있습니다) IV 계열의 항을 재정렬하면 실제로 Dickey Fuller (증가 된 Dickey Fuller) 검정과 유사하게 보입니다.

가장 간단한 대답은 코드를 작성한 사람에게 물어 보는 것이지만 누구나이 절차를 수용 할 수있는 예 또는이 절차가 의미있는 결과를 반환하는 상황을 설명 할 수 있습니까? 마찬가지로 시리즈가 비정상적이지 않은 경우를 제외하고 차이가 레벨에 영향을 미치는 논리적 인 추론은 생각할 수 없습니다.

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답변