Measurement error in multiple equations: Tobin’s q and corporate investment, saving, and debt
多方程中的测量误差：托宾 q 与企业投资、储蓄及债务AI 解读 ↓
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多方程中的测量误差：托宾 q 与企业投资、储蓄及债务
- 研究问题
- 当多个线性方程共用一个带经典测量误差的解释变量时，如何界定各方程系数，并利用联合分析增加识别信息？
- 方法与思路
- 作者刻画三类辅助限制任意组合下的尖锐识别区域，限制涉及噪声信号比、决定系数及跨方程扰动相关性的符号，并采用交集界推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称联合分析能够带来识别增益，并给出相应尖锐识别区域；应用考察以托宾 q 代理边际 q 时现金流与企业投资、储蓄及债务的关系。
- 阅读关注点
- 应核对经典误差的具体定义、三类辅助限制的经济依据、联合分析收紧识别区域的条件，以及现金流系数的解释范围。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断辅助限制在企业数据中是否可信，也无法得知现金流效应的方向、大小或识别区域的实际宽度。
原文摘要
We characterize the sharp identification regions for the coefficients in a system of linear equations that share an explanatory variable measured with classical error. We demonstrate the identification gain from analyzing the equations jointly. We derive the sharp identification regions under any configuration of three auxiliary assumptions. These restrict the “noise-to-signal” ratio, the coefficients of determination, and the signs of the correlations among the cross-equation disturbances. For inference, we implement results on intersection bounds. The application studies the effects of cash flow on the investment, saving, and debt of firms when Tobin’s q serves as a proxy for marginal q.