在多工具變量(可能是弱的)下對(duì)各參數(shù)和設(shè)定的估計(jì)和推斷

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最近幾十年里，已經(jīng)發(fā)展了用于處理以許多工具變量為特征的工具變量回歸的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)工具。我們引入一個(gè)命令mivreg，它使用許多(可能是弱的)工具變量在線性工具變量回歸中實(shí)現(xiàn)一致的估計(jì)和檢驗(yàn)。mivreg涵蓋了同方差和異方差環(huán)境，對(duì)誤差非正態(tài)性和投影矩陣極限具有非穩(wěn)健和穩(wěn)健的估計(jì)量，以及無(wú)論修正矩是否存在的參數(shù)檢驗(yàn)和設(shè)定檢驗(yàn)。我們還使用mivreg運(yùn)行了一個(gè)小型模擬實(shí)驗(yàn)，并演示了mivreg如何與真實(shí)數(shù)據(jù)一起工作。

Many instruments: Implementation in Stata

Stanislav Anatolyev (sanatoly@nes.ru) and Alena Skolkova (alena.skolkova@cerge-ei.cz)
Additional contact information

Stata Journal, 2019, vol. 19, issue 4, 849-866

Abstract: In recent decades, econometric tools for handling instrumental-variable regressions characterized by many instruments have been developed. We introduce a command, mivreg, that implements consistent estimation and testing in linear instrumental-variables regressions with many (possibly weak) instruments. mivreg covers both homoskedastic and heteroskedastic environments, estimators that are both nonrobust and robust to error nonnormality and projection matrix limit, and parameter tests and specification tests both with and without correction for existence of moments. We also run a small simulation experiment using mivreg and illustrate how mivreg works with real data.

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