Estimating the Elasticity of Intertemporal Substitution When Instruments Are Weak
弱工具变量下跨期替代弹性的估计AI 解读 ↓
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弱工具变量下跨期替代弹性的估计
- 研究问题
- 在线性化欧拉方程中，弱工具变量如何影响跨期替代弹性的识别，并导致弹性与其倒数的常规推断出现不一致？
- 方法与思路
- 作者分析弱工具变量对欧拉方程工具变量估计的影响，并利用枢轴统计量构造跨期替代弹性的有效置信区间。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，弱工具变量可以解释该推断谜题；对十一个发达国家的结果显示，弹性低于1且与0无显著差异。
- 阅读关注点
- 应核对欧拉方程的线性化、工具变量选择及其强度，以及枢轴统计量和置信区间在弱识别下的有效条件。
- 阅读边界
- 摘要未提供各国样本、区间端点和模型限制，不能将与零无显著差异理解为弹性等于零或偏好参数已精确识别。
原文摘要
In the instrumental variables (IV) regression model, weak instruments can lead to bias in estimators and size distortion in hypothesis tests. This paper examines how weak instruments affect the identification of the elasticity of intertemporal substitution (EIS) through the linearized Euler equation. Conventional IV methods result in an empirical puzzle that the EIS is significantly less than 1 but its reciprocal is not different from 1. This paper shows that weak instruments can explain the puzzle and reports valid confidence intervals for the EIS using pivotal statistics. The EIS is less than 1 and not significantly different from 0 for eleven developed countries. © 2004 President and Fellows of Harvard College and the Massachusetts Institute of Technology.